[发明专利]一种广告监播方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及视频检索技术领域，尤其涉及一种广告监播方法和系统。

背景技术

要使自己在市场上处于有利地位，首先要对竞争对手进行调查，以便确定相应的竞争策略,而了解竞争对手的整体广告策略是一个重要方面。其中，广告监测及调查统计分析是比较切实可行的一种方法。

近年来，图像、音频和视频等多媒体内容已成为互连网信息高速公路上所传送数据的主要部分，基于文本的检索方法已不能满足数字化多媒体信息检索的需要，基于内容的多媒体检索技术应运而生。

由于原始音频数据除了含有采样频率、量化精度、编码方法等有限的注册信息外，本身仅仅是一种非语义符号表示和非结构化的二进制流，缺乏内容语义的描述和结构化的组织，因而音频检索受到极大的限制。传统的广告监测，主要依据人工监测得方法，需要耗费大量的人力物力，同时存在着效率低、漏检等问题。

音频包括语音和非语音(Non-speech)两类信号。一直以来，音频信号的处理主要集中于语音识别、说话者识别等语音处理方面的研究，如在语音识别方面IBM的ViaVoice已趋于成熟。但是，对于基于内容的音频信息检索技术的研究还不多。只有在基于音频物理特征的检索技术方面有所突破，才可能在更高层次的基于知识辅助的音频检索方面做出更深入地研究。真正基于内容的音频检索工作是由美国Muscle Fish公司完成的，他们研究的系统可以对音频进行检索和分类，有较高的准确率。基于内容的音频技术尚有大量问题需要进一步深入研究。

对广告音频逐帧提取音频特征，并对特征序列进行模糊聚类的方法提取质心，即音频模板。给定若干个匹配模板后，对于未知的音频样例，可以跟模板逐个计算特征的距离、取最小者，即得到所属的类别。具体的方法如下：

音频特征提取，主要包含频谱分析、提取帧特征、扩展片段特征等步骤。频谱分析主要包含分帧、加窗、离散傅里叶变换等步骤。帧特征主要包含短时平均能量、过零率、频率中心、带宽、MFCC系数等。

对音频数据逐帧提取特征后，为了压缩数据量，可以采用聚类方法得到固定数目的质心，来为音频建立索引。在检索、分类时，需要分别在对方的索引中找到最近的距离，然后取平均求的音频数据库中所有音频与带匹配样例的相似程度，然后选择若干最详实的音频返回给用户，完成检索。

使用上述现有音频检索系统用于广告监测后台的方法，存在以下的缺点：

该方案面向的对象为切分好的音频片段，对于大段连续的音像内容，却不能自动的抽取相关片段。广告产生的渠道多，而且通常包含在大段连续的音像文件中，没有切分好的片段。如果要利用该方法，必然需要手工的干预。否则，该方法无法运用。

该方案提取的音频特征主要是面向语音/静音以及音乐的区分，对于广告音频中的内容却不能有效的表征，因此对于广告监测未必有良好的效果，不能区分广告与非广告，关注的广告和非关注的广告。

检索、匹配的方法，计算量大、效率不高，很难用于大量音频内容、大量广告模板的情形。目前有大量的电视台、视频网站，每天产生大量的待检测的音视频内容。当待检索的样例或模板量级不断增大时，采用逐个匹配计算相似性的方法，其时间消耗无疑会线性增长。

发明内容

本发明的目的在于提出一种广告监播方法和系统，能够解决目前海量视频数据的检索和标注，自动化的定位出广告片段的潜在位置，无需人工干预。充分挖掘有效的特征，对广告音频建立可靠的声纹，同时为声纹的高效索引提供了保障。大幅优化检索机制，通过该系统可实现同时对多个电视广告播出24小时自动监测。并可以根据当前已完成任务的统计信息，对不同频道、行业等分别进行统计分析，实时生成完整的报表形式。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种广告监播方法，包括步骤：

A、获取视频广告模板的音频数据和待检索视频的音频数据,存储在特征数据库中；

B、提取所述视频广告模板的音频数据的音频指纹和所述待检索视频的音频数据的音频指纹；

C、对所述视频广告模板的音频指纹与所述待检索视频的音频指纹进行匹配，计算两者之间的相似度，对所述相似度进行排序； 

D、保留相似度大于预设第一阈值的视频片段作为检索候选，并作为检索结果输出。

步骤D还包括：

将所述检索结果和对应的视频广告出现的频道、时段、位置和长度信息输出至广告监播数据库中；

对所述检索结果增加类别属性，所述类别属性包括行业、公司、类别等，根据所述类别属性对所述检索结果进行统计分析，并输出统计报表。