天津华夏声学设计院

1、先获取视频的标题、描述、时长以及音频中的文字信息，使用自然语言处理技术提取关键词作为视频的标签，存储在特定的数据字段中。 2、对输入视频进行帧提取操作，针对每个视频帧，分别进行图像特征提取和音频特征提取。图像特征提取过程中，考虑帧宽度和帧高度等因素，以获取更准确的图像特征向量。音频特征提取时，结合音频采样频率和频道等信息，得到音频特征向量。 3、采用双流网络算法进行处理。构建两个并行的卷积神经网络（CNN），一个专门处理视频的图像特征向量，另一个处理音频特征向量。在两个网络的末端，将图像和音频特征进行融合。输入视频经过帧提取后，对每个视频帧进行图像特征提取和音频特征提取，得到视频的图像和音频特征向量。通过全连接层和 softmax 函数输出视频所属的类别标签以及相应的概率值并分类。 4、输入音频经过特征提取得到特征向量，在这个过程中，可以根据需要进行特征选择或降维处理，去除冗余信息。特征选择或降维时可考虑音频采样频率、频道等因素。 音频特征向量作为输入层的输入，经过隐藏层的神经元计算，通过激活函数传递信号，最后在输出层输出音频所属的类别