[发明专利]片头生成方法及生成系统

说明书

技术领域

本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种片头生成方法及视频片头生成系统。

背景技术

传统的片头生成方式主要是在视频拍摄完成后，人工从视频中抽取能反映主要内容的帧画面。这种方式工作量大，不够智能。

尤其是随着LTE（Long Term Evolution，长期演进)网络的普及，LTE网络会带来足够的网速，使得手机视频的拍摄和上传成为了潮流。现有手机上传的视频都是最原始的视频数据，手机不会对视频做任何处理工作，如剪辑、加片头等等，因为这些工作费时间，而且还需要利用电脑上专业的视频编辑软件才能完成。而所拍摄的视频长度一般都会有几十秒或几分钟或更长的时间，对于观看者而言，观看视频是比较费时间的，看完后也许会觉得后悔花时间来看整个视频，认为很不值得观看。

所以有必要提供一种智能的片头生成方案，让终端在拍摄时自动生成片头，能很好地反应整个视频的关键内容，给观看者一个提示，起到摘要作用。

发明内容

针对上述的缺陷，本发明提供一种片头的生成方法及系统，解决现有技术不给所拍摄的视频加片头或者加片头的方式不够完善的问题。

为了实现上述目的，本发明提供片头的生成方法及系统。

一种片头的生成方法，包括步骤:

S101，拾取当前声音信号，并对当前声音信号特征提取，建立当前声音模型;

S102，判断当前声音模型是否为新声音模型，若是，则加入至声音模型库，并提取并保存当前帧画面，将当前声音的音量设定为初始音量，返回步骤S101；

S103，若当前声音模型不是新声音模型，判定当前声音音量与初始音量之间的差值的绝对值是否大于预定阈值，若是，则提取并保存当前帧画面，将当前声音的音量设定为初始音量，返回步骤S101；以及

S104，将提取并保存的帧画面生成片头。

其中，当前声音为视频的第一个声音时，建立当前声音模型并将声音模型加入至声音模型库，自动提取该当前声音模型对应的帧画面并保存。

其中，判断当前声音模型是否为新声音模型包括步骤：

拾取的第一个声音，作为声源1；

对第一个声音进行特征提取，并建立声音模型，将声音模型加入至声音模型库；

继续拾取当前声音，并对拾取的当前声音进行特征提取，建立当前声音模型；以及将当前声音模型与声音模型库内的声音模型进行比较，判断当前声音模型是否存在于声音模型库内，若否则将当前声音模型加入声音模型库内，并将当前声音作为声源i，其中，i大于或者等于2，并加入至声音模型库。

其中，判断当前声音模型是否为新声音模型包括步骤：

拾取的第一个声音，作为声源1；

对第一个声音进行特征提取，并建立声音模型，将声音模型加入至声音模型库；

继续拾取当前声音，并对拾取的当前声音进行特征提取，建立当前声音模型；

将当前声音模型与声音模型库内的声音模型进行比较，判断当前声音模型是否存在于声音模型库内；以及

采用声音信号分离技术将当前声音信号分为若干单独的声音信号，判断单独的声音是否为新声音，若是将单独的声音模型加入至声音模型库，并将单独的声音分别作为声源i，其中，i大于或者等于2，并加入至声音模型库。

其中，采用盲源分离方法将当前声音信号将当前声音信号分为若干单独的声音信号。

一种片头的生成方法，包括步骤：

拾取当前声音信号，并对当前声音信号特征提取，建立当前声音模型；

判断当前声音模型是否为新声音模型，如是，则加入至声音模型库，并提取并保存当前帧画面；以及

将提取并保存的帧画面生成片头。

一种片头的生成系统，包括：

声音拾取模块，用于拾取当前声音；

声音识别模块，用于对当前声音信号特征提取，建立当前声音模型，并判定当前声音模型是否为新声音模型；

帧提取模型，用于在判定声音模型为新声音模型时，提取并保存帧画面；以及

生成模块，用于将提取的帧画面生成片头。

其中，所述片头的生成系统还包括音量比较模块，用于判定当前声音音量与初始音量之间的差值的绝对值是否大于预定阈值，并在判定当前声音音量与初始音量之间的差值的绝对值大于预定阈值，将当前声音音量设定为初始音量。