Компьютерная наука > Компютерное видение и распознавание шаблона [представлено 15 сентября 2026 года] Название: Audio for Sports Highlight Displaceking: A Comparative Empirical Study View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Спорт освещает обнаружение, чтобы выявить наиболее захватывающие и значимые моменты из длинных спортивных видео. В то время как в существующих методах часто делается акцент на визуальных или зрительных представлениях, спортивные видеозаписи содержат насыщенные звуковые сигналы, включая комментаторную речь, реакцию толпы, свисток, удары по мячу и звонки судей. В этой работе мы вновь обращаем внимание на роль звука в спорте и задаем простой вопрос: как далеко может пройти только аудио? Мы строим легкий аудио-исходный фон, используя предварительно подготовленные аудиозаписи и сравниваем их только с визуальными и аудиовизуальными методами на контрольном параметре SV-Highlights. Удивительно, что наш только аудиобаза ГРУ достигает высоких показателей и превосходит ряд существующих аудиовизуальных методов в рамках нашей контролируемой системы оценки. Кроме того, простая база аудиовизуального синтеза позволяет достичь наилучших результатов во всех показателях, что указывает на то, что аудио- и визуальные сигналы обеспечивают дополнительную информацию. Чтобы лучше понять вклад звука, мы проводим анализ с разбивкой по источникам и показываем, что голосовое/комментированное аудио является более информативным, чем только фоновое, в то время как их комбинация…
Аудиовизна спорта: сравнительное эмпирическое исследование
arXiv: 2609.17923v1 Annuate Type: New Habstractive: Sports высвечиваешь самые интересные и значимые моменты из длинных спортивных видео. В то время как в существующих методах часто делается акцент на визуальных или зрительных представлениях, спортивные видеозаписи содержат насыщенные звуковые сигналы, включая комментаторную речь, реакцию толпы, свисток, удары по мячу и звонки судей. В этой работе мы вновь обращаем внимание на роль звука в спорте и задаем простой вопрос: как далеко может пройти только аудио? Мы строим легкий аудио-исходный фон, используя предварительно подготовленные аудиозаписи и сравниваем их только с визуальными и аудиовизуальными методами на контрольном параметре SV-Highlights. Удивительно, что наш только аудиобаза ГРУ достигает высоких показателей и превосходит ряд существующих аудиовизуальных методов в рамках нашей контролируемой системы оценки. Кроме того, простая база аудиовизуального синтеза позволяет достичь наилучших показателей по всем параметрам, что указывает на то, что аудио- и визуальные сигналы обеспечивают дополнительный i