M$^3$AV: A Multimodal, Multigenre, and Multipurpose Audio-Visual Academic Lecture Dataset

📄 arXiv: 2403.14168v3 📥 PDF

作者: Zhe Chen, Heyang Liu, Wenyi Yu, Guangzhi Sun, Hongcheng Liu, Ji Wu, Chao Zhang, Yu Wang, Yanfeng Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-21 (更新: 2024-06-04)

备注: ACL 2024 Main Conference. Project website: https://jack-zc8.github.io/M3AV-dataset-page

💡 一句话要点

提出M$^3$AV数据集以解决多模态学术视频理解问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态数据集 学术视频 音视频理解 上下文语音识别 高质量注释 多任务学习 在线教育

📋 核心要点

  1. 现有的学术视频数据集在多模态内容识别和理解任务上支持不足，缺乏高质量的人类注释。
  2. 本文提出M$^3$AV数据集，涵盖多种学科，提供高质量的幻灯片文本和语音注释，支持多种任务。
  3. 实验结果表明，M$^3$AV在上下文语音识别、语音合成等任务上表现出色，具有较高的挑战性。

📝 摘要（中文）

开放源代码的学术视频录制已成为在线知识共享的重要方式。这些视频包含丰富的多模态信息，包括演讲者的语音、面部和身体动作，以及幻灯片中的文本和图片。尽管已有多个学术视频数据集被构建和发布，但支持多模态内容识别和理解任务的数据集仍然稀缺，部分原因在于缺乏高质量的人类注释。本文提出了一种新颖的多模态、多类型和多用途的音视频学术讲座数据集M$^3$AV，涵盖计算机科学、数学及医学与生物学主题，视频时长近367小时。该数据集提供了高质量的人类注释，特别是高价值的命名实体，适用于多种音视频识别和理解任务。对上下文语音识别、语音合成以及幻灯片和脚本生成任务的评估表明，M$^3$AV的多样性使其成为一个具有挑战性的数据集。

🔬 方法详解

问题定义：现有的学术视频数据集在多模态内容识别和理解任务上支持不足，缺乏高质量的人类注释，限制了研究的进展。

核心思路：本文提出M$^3$AV数据集，旨在通过提供丰富的多模态信息和高质量的注释，支持多种音视频识别与理解任务。数据集涵盖多个学科，增强了其应用广度。

技术框架：M$^3$AV数据集的构建包括视频采集、数据标注和数据集整理三个主要阶段。视频来自五个不同来源，确保了内容的多样性。

关键创新：M$^3$AV的主要创新在于其多模态、多类型和多用途的特性，尤其是高质量的命名实体注释，使其在多任务学习中具有独特优势。

关键设计：数据集中的关键设计包括对幻灯片文本和演讲内容的精确注释，采用了标准化的标注流程，以确保数据的高质量和一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在上下文语音识别和语音合成任务中，M$^3$AV数据集的表现显著优于现有基线，展示了其在多模态理解任务中的有效性和挑战性，提供了新的研究方向。

🎯 应用场景

M$^3$AV数据集具有广泛的应用潜力，适用于教育、在线学习、智能教学等领域。通过提供丰富的多模态数据，研究人员可以开发更先进的音视频理解模型，推动相关技术的发展，提升在线学习的效果和用户体验。

📄 摘要（原文）

Publishing open-source academic video recordings is an emergent and prevalent approach to sharing knowledge online. Such videos carry rich multimodal information including speech, the facial and body movements of the speakers, as well as the texts and pictures in the slides and possibly even the papers. Although multiple academic video datasets have been constructed and released, few of them support both multimodal content recognition and understanding tasks, which is partially due to the lack of high-quality human annotations. In this paper, we propose a novel multimodal, multigenre, and multipurpose audio-visual academic lecture dataset (M$^3$AV), which has almost 367 hours of videos from five sources covering computer science, mathematics, and medical and biology topics. With high-quality human annotations of the slide text and spoken words, in particular high-valued name entities, the dataset can be used for multiple audio-visual recognition and understanding tasks. Evaluations performed on contextual speech recognition, speech synthesis, and slide and script generation tasks demonstrate that the diversity of M$^3$AV makes it a challenging dataset.