MaViLS:视频与幻灯片对齐的基准数据集,利用语音、OCR和视觉特征评估基线准确性
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了讲座视频与相应幻灯片对齐的难题,提出了一种新颖的多模态算法,利用语音、文本和图像特征。研究发现,惩罚幻灯片过渡可以提高准确性,同时OCR特征对匹配准确性的贡献最大,展示了该方法在应对视频质量和讲座风格变化方面的潜力。
本文介绍了一种新方法用于文本发言人分离,解决传统方法不考虑上下文的问题。提出了基于文本的分离错误率和分离 F1 值,通过对齐参考和假设转录进行评估。引入多序列对齐算法,支持高维对齐。工具 align4d 和 TranscribeView 提供对齐和可视化功能,促进高质量数据创建和对话系统发展。