Мультимедийные презентации
ИНТЕРЕСНО, СОВРЕМЕННО, ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНО
Интерактивный маркетинг
|
|
|
«Как мышка играла в мячик» — |
Все примеры интерактивного маркетинга
Рассылка «Prezentation.Ru»
|
Чтобы получать рассылку «Prezentation.Ru», введите адрес Вашей электронной почты и нажмите кнопку «ОК». |
Новости
Статьи
|
[10.05.12] [06.04.12] |
Фестивали, конкурсы
Полезная реклама
На главную страницу
Прислать новость
Интерактивный маркетинг
Мультимедийные открытки
Виртуальные туры
НОВОСТИ
Статьи
Интервью
РАССЫЛКА
Поиск по видеолекциям
[30.11.07]
Ученые Массачусетского технологического института (МТИ) выпустили инструмент для поиска по видео- и аудиоматериалам, который решает одну из самых трудных задач в этой области: как разбить длинную учебную лекцию на удобные части, определить местонахождение ключевых слов и направить к ним пользователя.
Анонсированный в прошлом месяце, сайт МТИ Lecture Browser (браузер по лекциям) предоставляет широкой публике доступ к более чем 200 лекциям, опубликованным в рамках программы OpenCourseWare.
Этот поисковый движок основывается на результатах многолетних исследований в области распознавания речи, проводимых МТИ и другими институтами, и направленных на преобразование аудиоматериала в текст пригодный для поиска.
Браузер появился как раз в то время, когда многие университеты, включая университет
«Этот вопрос становится все более актуальным для университетов по всей стране, так как записывать учебные лекции становится все легче», говорит научный сотрудник МТИ Джим Гласс (Jim Glass). «Научиться их распределять, чтобы студенты могли легко найти ту часть лекции, которая им нужна — вот настоящая задача. Это — как найти иголку в стоге сена».
Фундаментальные элементы браузера разрабатывались в лабораториях МТИ и таких учреждений, как BBN Technologies в Бостоне, университет
Благодаря их усилиям появилось программное обеспечение, которым, наконец, может воспользоваться любой среднестатистический пользователь — говорит научный сотрудник BBN Премкумар Натараян (Premkumar Natarajan). «На решение основных задач ушло около трех десятилетий», рассказывает он.
«Как раз теперь, когда эта технология развилась до достаточного уровня, в сообществе все сильнее нарастает понимание, что пора испытывать программу в реальных условиях. В лаборатории мы уже сделали все, что могли».
Целый ряд компаний вроде поисковых движков Blinkx и EveryZing (которые получили лицензию на использовании технологии от BBN) используют программу для преобразования аудиоматериала в текст. Но с учебными лекциями у ученых из МТИ возникли трудности.
И, наконец — рассказывает профессор в области вычислительной техники МТИ Регина Барзилей (Regina Barzilay) — структура лекций мало различима, поэтому их трудно разбить и организовать для быстрого поиска. «Тематические переходы едва уловимы», говорит она. «Лекции нельзя организовать как обычный текст».
Чтобы решить эту задачу, исследователи сначала создали программу, которая конвертирует аудио в текст. Затем они научили эту программу понимать разные акценты при помощи точных транскрипций коротких отрезков записанной речи.
Чтобы помочь программе разобраться с редкими словами — от «дрозофила» до «интеграл замкнутого контура» — ученые снабдили ее дополнительными данными: текстами из учебников и лекций, благодаря чему, программа может точно протранскрибировать 4 из 5 слов.
Если системе предстоит работать с речью человека, который не является носителем языка, и на чей акцент и словарный запас она не настроена, точность может упасть до 50%. (Такой низкий уровень не подойдет для полного транскрибирования, но поможет найти ключевые слова.)
Следующий шаг — объясняет Барзилей — заключается в структурировании транскрибированных слов. Программа, которая может разбивать длинные предложения на высокоуровневые концепции, уже существовала, но, как выяснилось, для лекций она не подходила. Поэтому ее группа разработала собственную программу. «Одно из основных отличий», говорит она, «заключается в том, что во время лекции вы говорите свободно, можете блуждать и бормотать».
Для организации транскрибированного текста группа создала программу, которая разбивает текст на части, зачастую, совпадающие с отдельными предложениями. Затем они помещаются в сетевую структуру, при этом части, которые имеют похожие слова, или которые произносились близко по времени, помещаются рядом друг с другом. Относительное расстояние между этими частями в сети позволяет программе определить, какие предложения к какой теме или подтеме лекции относятся.
По ее словам, в результате получается связанная транскрипция. Когда
По словам Барзилей, в настоящее время браузер в среднем получает по 21 000 посещений в день, но, несмотря на возрастающую популярность, ему все еще требуются
В будущем разработчики надеются предоставить пользователям возможность редактирования транскрипции по аналогии с Википедией. Несмотря на кажущуюся простоту, такое усовершенствование связано с некоторыми техническими сложностями — говорит Барзилей. «Не так все просто, потому что интерфейс не должен быть громоздким, и вам потребуется размножить исправление по всей этой лекции и по другим лекциям тоже». Она полагает, что участие людей в процессе транскрибирования может повысить точность системы на пару процентов, тем самым, сделав ее еще лучше для пользователей.
Copyright © 2004-2012
Prezentation.Ru
Мультимедиа. Интернет. Будущее
е-мейл:
news@prezentation.ru