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「不要なシーン」を音で予測 動画編集を効率化する「Listen to Look」、Facebookなど開発

Innovative Tech:

このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。

 米テキサス大学オースティン校とFacebook AI Researchの研究チームが2019年12月に発表した「Listen to Look」は、動画を編集するときに、オーディオから視覚的な冗長性(余分もしくは重複シーン)を排除できる効率的なフレームワークだ。

photo 動画を画像と音声のペアに置き換え、重要なシーンを推定する

 このシステムの特徴は、余分なシーンを音の質から推定するところにある。動画内のアクションと音との関連を学習し、余分もしくは重複しているシーンを推定する。

photo 上からダウンヒル、水球、バイクレース、ヘアカットの動画をListen to Lookで編集した画像、各下段が出力結果

 トリミングされていない動画を入力、音をビデオプレビューとして使用し、2ステップで実行する。1つ目のステップは、ImgAud2Vidネットワークを用い、動画を画像と音声のペアに小分けし動作を認識する。2つ目のステップは、Imgaud-Skimmingネットワークを用い、有益なペアだけを選択し、重複シーンや関連性のないシーンを除外する。

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この記事の著者

山下裕毅
山下裕毅

2014年から幅広い分野の研究論文をピックアップして解説しているメディア「Seamless」(シームレス)を主宰している。

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