基于事件级多模态特征融合的音视频事件定位方法研究

针对音视频事件定位(AVE)中存在的视觉模糊、遮挡、小尺度目标及听觉特征稀疏等挑战，研究人员提出了一种事件级多模态特征融合模型。该模型通过构建空间注意力架构和多模态分布一致性损失函数，实现了跨模态语义一致性特征提取，并采用自适应连续性采样参数优化策略降低噪声干扰。实验表明，该方法在主流数据集上显著提升了连续事件定位精度，为视频内容理解与编辑提供了新思路。

　　

在视频内容爆炸式增长的时代，如何从海量数据中精准定位具有语义连贯性的音视频事件(Audio-Visual Event, AVE)成为计算机视觉领域的重要挑战。尽管视频数据蕴含丰富的视觉和听觉信息，但现实场景中的视觉模糊、目标遮挡、小尺度物体以及音频信号稀疏等问题，往往导致传统单模态方法难以捕捉连续事件语义。更棘手的是，事件相关内容的出现位置和频率缺乏固定模式，使得跨模态噪声干扰成为制约定位精度的关键瓶颈。

针对这一难题，国内研究人员提出了一种创新性的事件级多模态特征融合模型。该模型通过构建空间注意力机制和多模态分布一致性损失函数，首次实现了长时域跨模态语义一致性特征的提取。特别值得注意的是，团队设计了自适应连续性采样策略，能够动态优化片段内容集与视频语义标签的匹配度，从而有效缓解小目标对象和噪声数据对定位的干扰。相关成果发表于《Image and Vision Computing》，为复杂场景下的视频内容理解提供了新范式。

关键技术方法包括：1) 基于空间注意力的多模态特征融合架构；2) 事件级全局特征一致性损失函数设计；3) 自适应连续性采样参数学习机制。实验采用YouTube来源的AVE数据集验证，包含4143段10秒视频，涵盖车辆鸣笛、人类活动、乐器演奏等28类事件。

【Multi-modal feature fusion of audio-visual】
研究通过SincNet层和跨注意力机制提取原始音频特征，克服了传统CNN/RNN在长距离依赖建模上的局限。空间注意力模块重点捕捉与事件相关的视觉特征表示，而多模态分布一致性损失则确保不同模态在事件级别的语义对齐。

【Problem background】
定义视频事件定位为优化多模态融合特征的过程。模型从音视频序列S中采样时间相关的离散帧集T，其中x_t^(v)和x_{t(a)分别表示第t时刻的视觉和音频样本，通过编码内容相关性建立跨模态映射。}

【Experimental setting】
在包含28类事件的AVE数据集上验证，模型显著优于现有方法。自适应采样策略特别提升了小目标场景下的定位鲁棒性，连续性语义特征提取使10秒长视频段的事件识别准确率提高12.6%。

【Conclusion】
该研究突破性地将事件级语义一致性融入多模态特征融合过程，通过空间注意力机制和自适应采样参数的协同优化，有效解决了遮挡、模糊和尺度变化等传统难题。实验证明，该方法不仅能抑制异常样本的干扰，更能从稀疏数据中提取具有判别力的互补特征，为视频编辑与合成提供了可靠的技术支撑。

研究团队特别指出，Jing Zhang负责方法论构建与基金获取，Yi Yu完成可视化验证，Yuyao Mao参与数据整理，Yonggong Ren提供资金支持。所有作者均声明不存在利益冲突。这项工作的创新之处在于首次将事件连续性先验知识转化为可学习的模型参数，为动态场景下的语义理解开辟了新途径。