全自动中文新闻字幕系统：设计、实现与性能评估

本文探讨的是"全自动中文新闻字幕生成系统的设计与实现"，由郑李磊、谢磊等人合作完成。该系统的目标是利用先进的计算机应用技术，特别是语音识别技术，来自动将新闻视频中的音频转化为文字字幕。研究的背景是考虑到在特殊人群如听障人士以及特定场景下，人工添加字幕的工作负担过重且效率低下，因此自动化字幕生成具有重要意义。 系统的核心组成部分包括音频提取，即从新闻视频中准确抓取语音信号；音频分类与切分，通过算法将音频分为不同的说话段落；说话人识别，通过识别不同发言者的语音特征；以及大词汇量连续语音识别（LVCSR），这是一种高级的语音识别技术，能处理复杂的语言环境，提高识别准确度。此外，系统还实现了视频播放和文本字幕的自动生成，实现了从原始音频到最终字幕的完整流程。 《新闻联播》被选为实验语料，以验证系统的性能。结果显示，该系统具有较高的识别率，能够满足特殊人群对于电视新闻接收的需求，节省了大量人力成本，提高了新闻传播的可达性和便利性。 关键词方面，文章主要聚焦于计算机应用技术、语音识别、广播新闻稿处理、音频分类、说话人识别以及字幕生成等多个关键领域。研究结果对推动媒体无障碍服务、智能化媒体内容生产等方面具有实际价值，同时也展示了在人工智能与多媒体技术结合下的创新应用前景。 这篇论文不仅阐述了全自动中文新闻字幕生成系统的具体实现方法，而且还揭示了其在提高新闻传播效率和包容性方面的潜力，是计算机语音处理和自然语言处理领域的重要研究成果。