第4章多模態(tài)營銷數(shù)據(jù)處理本章內(nèi)容

第1節(jié)

多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述

第2節(jié)文本處理

第3節(jié)

圖像處理

第4節(jié)

音視頻處理學(xué)習(xí)目標(biāo)

了解多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的概念與內(nèi)容。

理解并掌握文本營銷數(shù)據(jù)處理的內(nèi)容、作用和流程。

理解并掌握圖像營銷數(shù)據(jù)處理的內(nèi)容、作用和流程。

理解并掌握音視頻營銷數(shù)據(jù)處理的內(nèi)容、作用和流程。導(dǎo)入案例

小度攜手可口可樂開展多模態(tài)營銷創(chuàng)新2023年9月12日，可口可樂全球創(chuàng)意平臺“樂創(chuàng)無界”推出全新限定產(chǎn)品——首款聯(lián)合人工智能（AI）打造的無糖可口可樂“未來3000年”。除了產(chǎn)品研發(fā)與包裝設(shè)計(jì)上使用AI技術(shù)，在與消費(fèi)者的交互上，可口可樂則攜手小度，在小度靈機(jī)大模型的技術(shù)支持下，搭建起用戶暢想3000年、釋放想象力和創(chuàng)造力的平臺，為消費(fèi)者解鎖現(xiàn)實(shí)與虛擬世界之間樂創(chuàng)互動(dòng)的獨(dú)特旅程。雙方設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)與算法團(tuán)隊(duì)緊密配合，對靈機(jī)大模型進(jìn)行品牌私有化微調(diào)，將大模型功能與可口可樂品牌理念、消費(fèi)者個(gè)性化互動(dòng)體驗(yàn)需求進(jìn)行深度有機(jī)融合，打造了具有“未來3000年”未來視覺的可口可樂專屬模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)用戶上傳照片的“一鍵進(jìn)入未來3000年”化，為消費(fèi)者提供了獨(dú)一無二的AIGC互動(dòng)體驗(yàn)。在前沿人工智能技術(shù)的支撐下，大模型帶來了對多模態(tài)營銷數(shù)據(jù)的全新理解和生成能力，為開放場景下的多模態(tài)交互營銷帶來無限可能。本章知識結(jié)構(gòu)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理文本處理音視頻處理多模態(tài)

營銷數(shù)據(jù)處理圖像處理多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的概念

處理內(nèi)容:用戶特征、情感、需求分析文本處理概述處理流程:文本數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取、文本分析圖像處理概述

處理流程:圖像數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取、圖像分析音視頻處理概述

處理流程:音視頻數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取、音視頻分析多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的概念丨多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的內(nèi)容一、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的概念第1節(jié)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述多模態(tài)數(shù)據(jù)是指由多種異構(gòu)數(shù)據(jù)模態(tài)（如文本、圖像、音頻、視頻、傳感器信號等）共同構(gòu)成的數(shù)據(jù)集合。多模態(tài)數(shù)據(jù)處理是指利用計(jì)算機(jī)技術(shù)來理解和分析包含多種信息形式（即模態(tài)）的數(shù)據(jù)。在線購物平臺：使用高質(zhì)量產(chǎn)品圖片、視頻演示、文字描述及音頻解說等多方式展示商品特性。社交媒體廣告：結(jié)合圖像、音樂、動(dòng)畫等元素創(chuàng)造更具吸引力內(nèi)容。虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)：提供沉浸式互動(dòng)體驗(yàn)，加深用戶對品牌印象。應(yīng)用案例多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的概念丨多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的內(nèi)容一、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的概念第1節(jié)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述多模態(tài)數(shù)據(jù)處理流程不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特征：文本：詞頻率—逆文檔頻率等。圖像：方向梯度直方圖等。聲音：梅爾頻率倒譜系數(shù)等。視頻：光流直方圖等。多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的概念丨多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的內(nèi)容二、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的內(nèi)容第1節(jié)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述用戶特征分析對用戶在社交網(wǎng)絡(luò)平臺發(fā)表觀點(diǎn)、撰寫文章、與朋友互動(dòng)等活動(dòng)產(chǎn)生的多種模態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到能夠表達(dá)用戶日常行為的主題詞，進(jìn)而得知用戶特征。用戶情感分析文本分析能捕捉用戶對產(chǎn)品或服務(wù)的看法，但加入圖像和音視頻后，通過面部表情識別和音頻分析等技術(shù)，可更全面地讀取用戶情緒狀態(tài)，幫助企業(yè)從定量和定性角度深入了解消費(fèi)者內(nèi)心態(tài)度，助力提升客戶滿意度。用戶需求分析融合文本、圖像及音視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，企業(yè)可構(gòu)建立體化用戶畫像。使企業(yè)能及時(shí)響應(yīng)需求變化，敏銳捕捉細(xì)微訴求，實(shí)現(xiàn)“以用戶為中心”的創(chuàng)新發(fā)展，保持市場領(lǐng)先，滿足并超越客戶期望。文本處理又稱文本分析、文本挖掘(TextMining)，是指從大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)中抽取特征詞進(jìn)行量化，以提取有用信息、實(shí)現(xiàn)特定任務(wù)或改善文本的質(zhì)量和提高可用性。多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理第2節(jié)

文本處理一、文本處理概述文本處理可以回答“是什么？”“為什么？”揭示出非結(jié)構(gòu)化文本信息中的人物、事件、時(shí)間、地點(diǎn)等內(nèi)容反映用戶購買和使用產(chǎn)品的潛在動(dòng)機(jī)和真實(shí)需求為客戶體驗(yàn)、市場研究、用戶調(diào)查以及數(shù)據(jù)分析和媒體測量提供關(guān)鍵解決方案圖片處理音視頻處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐這里是文本這里是文本這里是文本這里是文本數(shù)據(jù)采集二、文本處理流程用戶交流記錄客戶投訴意見用戶產(chǎn)品評論用戶搜索記錄……文本預(yù)處理分詞清洗剔除停止詞拼寫檢查詞干化數(shù)據(jù)分析文本分析關(guān)鍵詞抽取語義網(wǎng)絡(luò)分析情感傾向分析主題建模……多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理特征提取詞袋模型TF-IDF詞嵌入第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理在計(jì)算機(jī)找出輸入或識別等錯(cuò)誤后，根據(jù)檢查結(jié)果決定是否進(jìn)行改正將英文單詞的派生形式或中文詞語的同義詞提取和還原為對應(yīng)詞干對僅具有語言學(xué)的意義，而對所表達(dá)的內(nèi)容沒有太大意義的詞進(jìn)行過濾對文本中的HTML標(biāo)簽、URL地址、圖像等沒有實(shí)質(zhì)性意義的內(nèi)容進(jìn)行清洗按照一定規(guī)則對文本語料中的基本詞匯進(jìn)行劃分分詞清洗停用詞過濾拼寫檢查詞干化營銷文本數(shù)據(jù)來源渠道豐富，如社交平臺上的用戶交流記錄、客戶意見建議、在線口碑、用戶評論、搜索引擎中的用戶搜索記錄、用戶發(fā)表的微博等自媒體內(nèi)容等。（一）數(shù)據(jù)采集（二）文本預(yù)處理第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（三）特征提取詞袋模型詞袋模型（BagofWords）是一種簡單而強(qiáng)大的文本表示方法，它將文本視為一個(gè)不考慮詞序和語法的詞匯集合。詞袋模型將一篇文檔看作是一個(gè)“裝有若干詞語的袋子”，在這種模型中，每個(gè)文檔被表示為一個(gè)長向量，即詞計(jì)數(shù)向量，向量中的每個(gè)維度對應(yīng)詞匯表中的一個(gè)詞，而每個(gè)維度的值表示該詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)。第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（三）特征提取TF-IDFTF-IDF是一種特征向量化方法，用于評估一個(gè)詞對于一個(gè)文檔集或一個(gè)語料庫中的某個(gè)文檔的重要程度。它結(jié)合了詞頻（TF）和逆文檔頻率（IDF）兩個(gè)概念，其中詞頻衡量一個(gè)詞在文檔中出現(xiàn)的頻率，而逆文檔頻率衡量一個(gè)詞在整個(gè)文檔集合中的重要性，反映一個(gè)詞在不同文檔中出現(xiàn)的普遍程度。如果一個(gè)詞在很多文檔中都出現(xiàn)，那么它的逆文檔頻率就較低；而一個(gè)詞只在少數(shù)文檔中出現(xiàn)，那么它的逆文檔頻率就較高。TF-IDF能夠減少常見詞的影響，并強(qiáng)調(diào)重要詞的價(jià)值，從而提高文檔分類和檢索的準(zhǔn)確性。第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（三）特征提取詞嵌入詞嵌入（WordEmbedding）是一種將詞匯映射到高維空間的向量的方法，這些向量能夠捕捉詞匯之間的語義關(guān)系。詞嵌入通過預(yù)訓(xùn)練模型（如Word2Vec、GloVe）學(xué)習(xí)詞匯的連續(xù)表示，使得語義上相似的詞在向量空間中也相近。這種方法能夠捕捉詞匯的上下文信息，提供比傳統(tǒng)方法更豐富的語義特征。第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（四）文本分析關(guān)鍵詞抽取關(guān)鍵詞抽?。↘eywordsExtraction）可以精煉文本信息，讀者通過幾個(gè)關(guān)鍵詞便可領(lǐng)略文本大意。在提取得到關(guān)鍵詞后，還可對每個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，并制作個(gè)性化詞云圖。應(yīng)用：右圖為2024年新發(fā)布的小米汽車用戶評論的詞云圖，展示方法美觀、易視，看出關(guān)鍵詞有小米、SU7、智能、體驗(yàn)、方便、智能、價(jià)格等，可以很容易地看到用戶對小米汽車的關(guān)注點(diǎn)和所持態(tài)度。第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理主題抽取主題抽?。═opicExtraction），或主題建模（TopicModeling），用來挖掘文本中隱含的主題以及各個(gè)主題間關(guān)聯(lián)變化。常用技術(shù)有LDA、LSA、PLSA等。應(yīng)用：以微博營銷為例，微博用戶標(biāo)簽常被用作內(nèi)容推薦的依據(jù)，然而自定義標(biāo)簽數(shù)量有限。企業(yè)可對用戶微博文本數(shù)據(jù)進(jìn)行主題抽取，分析得出用戶習(xí)慣、偏好等屬性標(biāo)簽，產(chǎn)生用戶畫像，對用戶進(jìn)行商品個(gè)性化推薦。（四）文本分析第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理關(guān)系抽取關(guān)系抽?。≧elationExtraction）是指基于社會網(wǎng)絡(luò)對文本中不同的詞語進(jìn)行分析，提取語義關(guān)系。應(yīng)用：如基于小米手機(jī)正面評論語義網(wǎng)絡(luò)圖，可以看出用戶評論的關(guān)注點(diǎn)（如“效果”、“屏幕”、“速度”、“拍照”等），還可以看出它們之間的關(guān)系（如“效果”與“待機(jī)時(shí)間”、“拍照”、“音效”、“速度”等性能密切相關(guān)）。（四）文本分析第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理文本情感分析文本情感分析是一種自然語言處理技術(shù)，又稱意見挖掘、傾向性分析等，旨在識別和提取文本數(shù)據(jù)中的情感傾向，判斷作者或說話者對于某個(gè)主題、事件、產(chǎn)品等對象的持有的是積極、消極還是中性的態(tài)度。在進(jìn)行情感分析時(shí)，算法會考慮諸如情感詞匯、語氣、修辭手法和語境等多個(gè)因素。情感分析模型通?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建，它們能夠從大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)情感表達(dá)的模式，并以此來預(yù)測新文本的情感傾向。隨著技術(shù)的發(fā)展，情感分析的準(zhǔn)確性和應(yīng)用范圍都在不斷擴(kuò)大，它已經(jīng)成為理解和預(yù)測人類行為的重要工具之一。（四）文本分析第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐三、基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（一）文本預(yù)處理直接將如下圖的一張圖片通過上傳附件的方式上傳至DeepSeek中，同時(shí)在會話框中輸入“提取圖片中的文字內(nèi)容，并分別完成文字內(nèi)容的分詞、停用詞過濾與詞性標(biāo)注等預(yù)處理任務(wù)?！盌eepSeek能夠快速地處理得到相關(guān)的結(jié)果。第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（一）文本預(yù)處理DeepSeek進(jìn)行文字識別

與文本分詞結(jié)果：第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（一）文本預(yù)處理DeepSeek進(jìn)行停用詞過濾結(jié)果：第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（一）文本預(yù)處理DeepSeek進(jìn)行文本詞性標(biāo)注結(jié)果：第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（二）特征提取與文本分析對文本進(jìn)行特征提取：向DeepSeek提問“分別運(yùn)用詞袋模型、TF-IDF與word2vec詞嵌入方法對于以上評論文本進(jìn)行特征提取。”右圖展示了DeepSeek對于使用詞袋模型后的計(jì)算結(jié)果。第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（二）特征提取與文本分析以主題提取與情感分析為例嘗試文本分析任務(wù)：輸入“對于以上文本做主題提取”。右圖為DeepSeek對于評論文本進(jìn)行主題提取核心結(jié)果第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（二）特征提取與文本分析實(shí)踐情感分析：輸入“對于以上文本做情感分析”。右圖為DeepSeek對于評論文本進(jìn)行情感分析核心結(jié)果第2節(jié)文本處理文本處理概述丨文本處理流程丨基于DeepSeek的文本處理實(shí)踐多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（三）文本內(nèi)容生成輸入“你是一個(gè)很有經(jīng)驗(yàn)的營銷專家，請你為華為mate70Pro+手機(jī)生成多平臺的營銷文案?！弊⒁饪梢酝瑫r(shí)勾選深度思考（R1）提升模型的推理能力、勾選聯(lián)網(wǎng)搜索提升模型從最新網(wǎng)絡(luò)信息中學(xué)習(xí)的能力。DeepSeek生成的

部分營銷文案文本：第3節(jié)

圖像處理圖像處理概述丨圖像處理流程一、圖像處理概述數(shù)貝肯數(shù)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理圖像處理是對圖像信息進(jìn)行加工處理和分析，以提取有價(jià)值信息、滿足視覺心理需求或?qū)崿F(xiàn)特定功能目標(biāo)。作為計(jì)算機(jī)視覺的重要組成部分，涵蓋多種技術(shù)手段，核心是通過算法挖掘和處理圖像數(shù)據(jù)。內(nèi)容：涉及圖像分割、特征提取、目標(biāo)分類。示例：分割圖像區(qū)域、提取邊緣和輪廓、目標(biāo)識別。特點(diǎn)：輸入為圖像，輸出為提取的特征。內(nèi)容：圖像像素級別的基本操作。示例：降低噪聲、對比度增強(qiáng)、圖像銳化。特點(diǎn)：輸入輸出均為圖像。低級處理中級處理內(nèi)容：理解圖像的語義內(nèi)容，如場景、事件、情感。示例：根據(jù)語義信息生成新圖像。特點(diǎn)：輸入為圖像，輸出為語義理解和生成內(nèi)容。高級處理圖像處理的三個(gè)層次第3節(jié)

圖像處理圖像處理概述丨圖像處理流程二、圖像處理流程多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理（一）圖像數(shù)據(jù)采集社交媒體平臺：用戶發(fā)布的與產(chǎn)品或品牌相關(guān)的圖片圖像搜索引擎：通過關(guān)鍵詞搜索到的與產(chǎn)品或品牌相關(guān)的圖片專業(yè)圖片庫：付費(fèi)或免費(fèi)的專業(yè)圖片庫，提供豐富的高質(zhì)量圖片資源價(jià)值：提供消費(fèi)者真實(shí)反饋、競品信息及高質(zhì)量圖片資源公司自身產(chǎn)品相關(guān)圖像，如宣傳圖片、使用場景圖等服裝品牌：服裝穿搭效果圖；電子產(chǎn)品：實(shí)物展示圖價(jià)值：直接呈現(xiàn)產(chǎn)品外觀與特性，了解產(chǎn)品細(xì)節(jié)內(nèi)部渠道外部渠道第3節(jié)

圖像處理圖像處理概述丨圖像處理流程（二）圖像預(yù)處理多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理圖像去噪定義：移除數(shù)字圖像中的噪聲，獲得更清晰圖像。噪聲來源：圖像獲取與傳輸過程中的電子噪聲。去噪方法：傳統(tǒng)方法：基于濾波器、基于稀疏編碼。深度學(xué)習(xí)方法：深度殘差編碼解碼網(wǎng)絡(luò)（RED）、Noise2Noise。圖像增強(qiáng)定義：增強(qiáng)圖像對比度、亮度、飽和度等，突出重要信息，抑制不重要特征，改善圖像質(zhì)量。增強(qiáng)方法：直方圖均衡化、灰度拉伸、色彩空間轉(zhuǎn)換。影響：提升圖像觀感，優(yōu)化目標(biāo)檢測、圖像分割等下游任務(wù)效果。第3節(jié)

圖像處理圖像處理概述丨圖像處理流程（三）圖像特征提取多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理定義：從圖像中提取描述內(nèi)容或?qū)ο筇匦缘年P(guān)鍵信息。目的：將高維圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維特征向量，便于存儲、檢索和分類。全局特征：顏色特征、紋理特征、形狀特征等局部特征：與圖像處理任務(wù)相關(guān)的關(guān)鍵點(diǎn)或信息，創(chuàng)建抽象且健壯的圖像表示。對應(yīng)圖像中的有趣區(qū)域，如角點(diǎn)、邊和斑點(diǎn)，更實(shí)用且效果更好。右圖為局部特征檢測的基本思想第3節(jié)

圖像處理圖像處理概述丨圖像處理流程（四）圖像分析多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理圖像分割定義：圖像分割是指將圖像劃分為不同區(qū)域或?qū)ο蟮倪^程。目的：分離感興趣區(qū)域與背景或無關(guān)部分，便于進(jìn)一步分析和處理。分割方法：基于閾值的分割：設(shè)定特定灰度值或顏色閾值，將圖像分為不同區(qū)域?；谶吘墮z測的分割：檢測像素值變化，確定對象邊界。基于區(qū)域生長的分割：從種子點(diǎn)開始，根據(jù)相似性準(zhǔn)則合并相鄰像素。第3節(jié)

圖像處理圖像處理概述丨圖像處理流程（四）圖像分析多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理圖像分類定義：將圖像分配到預(yù)定義類別的任務(wù)。常見方法：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。過程：通過卷積層學(xué)習(xí)局部特征，使用ReLU激活實(shí)現(xiàn)非線性，池化層減少計(jì)算量，全連接層完成分類。優(yōu)勢：自動(dòng)提取高層特征，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確分類。第3節(jié)

圖像處理圖像處理概述丨圖像處理流程（四）圖像分析多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理圖像識別定義：圖像識別是圖像分析中的核心任務(wù)，通過深度學(xué)習(xí)模型識別和理解圖像中的具體對象或場景。圖像識別側(cè)重于整體內(nèi)容，而圖像分類側(cè)重于特定對象。技術(shù)原理：深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN）營銷應(yīng)用：品牌監(jiān)測：識別圖像中的品牌標(biāo)志。用戶反饋分析：分析用戶上傳的圖片。優(yōu)化商品搜索引擎：自動(dòng)檢測商品圖片特征?；?dòng)營銷案例：惠氏啟賦利用圖像識別技術(shù)開發(fā)“預(yù)測寶寶容貌”H5小游戲，提高用戶參與度。第3節(jié)

圖像處理圖像處理概述丨圖像處理流程（四）圖像分析多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理圖像目標(biāo)檢測定義：目標(biāo)檢測是圖像分析中的一項(xiàng)技術(shù)，旨在識別圖像中的目標(biāo)物體，并標(biāo)記出它們的位置。圖像分類僅判定圖像中是否存在某個(gè)物體，目標(biāo)檢測則需給出物體的類別及具體位置。技術(shù)原理：基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成候選區(qū)域，再進(jìn)行分類和定位。常見方法：RCNN系列、YOLO和SSD等。右圖展示了YOLO中目標(biāo)檢測的過程。第3節(jié)

圖像處理圖像處理概述丨圖像處理流程（四）圖像分析多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理圖像情感分析定義：圖像情感分析是一種通過分析圖像中的視覺元素（如面部表情、姿勢、色彩等）來識別消費(fèi)者情感態(tài)度的技術(shù)。技術(shù)原理：分析圖像中的顏色、紋理、形狀等特征，利用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，將圖像分為積極、消極、中性等情感類別。FaceNet模型：基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別系統(tǒng)，通過提取面部關(guān)鍵特征點(diǎn)（如眼睛、眉毛、嘴巴等）的變化來推斷情感狀態(tài)。營銷應(yīng)用：通過分析用戶在社交平臺上分享的照片或視頻，了解消費(fèi)者的情感反應(yīng)，優(yōu)化廣告內(nèi)容；識別用戶發(fā)布內(nèi)容中的情感傾向，提升品牌與消費(fèi)者之間的互動(dòng)。第4節(jié)

音視頻處理多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理音視頻處理概述丨音頻處理流程丨視頻處理流程一、音視頻處理概述音視頻處理是指對音頻和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘的技術(shù)手段，通過提取特征信息，將其轉(zhuǎn)化為可量化的數(shù)據(jù)。技術(shù)特點(diǎn)：結(jié)合信號處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等多領(lǐng)域知識，處理音頻和視頻中的內(nèi)容信息（如廣告視頻、用戶評價(jià)）以及情感和社會化信息（如語氣、表情、音調(diào)變化）。營銷應(yīng)用：廣告效果評估：通過分析用戶分享的音視頻內(nèi)容，了解消費(fèi)者的情感反應(yīng)，優(yōu)化廣告內(nèi)容。社交媒體內(nèi)容分析：識別用戶發(fā)布內(nèi)容中的情感傾向，提升品牌與消費(fèi)者之間的互動(dòng)。用戶體驗(yàn)優(yōu)化：結(jié)合音視頻數(shù)據(jù)中的情感和社會化信息，制定個(gè)性化推廣方案。第4節(jié)

音視頻處理多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理.二、音頻處理流程音視頻處理概述丨音頻處理流程丨視頻處理流程（一）音頻數(shù)據(jù)采集音頻數(shù)據(jù)采集是指通過各種設(shè)備和技術(shù)手段，將聲音信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號并記錄下來的過程。（二）音頻預(yù)處理去除音頻信號中混入的噪聲，恢復(fù)出相對純凈的原始音頻信號將連續(xù)的音頻信號按照固定的時(shí)間長度劃分為多個(gè)小段，對每一幀信號乘以一個(gè)窗口函數(shù)，使幀的邊緣信號逐漸減小到零去除音頻數(shù)據(jù)中的無效數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)以及與目標(biāo)任務(wù)無關(guān)的數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化音頻信號分幀和加窗音頻去噪第4節(jié)

音視頻處理多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理.音視頻處理概述丨音頻處理流程丨視頻處理流程（三）音頻特征提取通過特征提取，可以將原始音頻信號轉(zhuǎn)化為一組能夠有效表征音頻特性的特征參數(shù)，為后續(xù)的音頻分析任務(wù)提供基礎(chǔ)。（四）音頻分析語音識別把人說的話轉(zhuǎn)化為文字或者機(jī)器可以理解的指令，從而實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的語音交流。可以把語音識別理解成一個(gè)分類任務(wù)，即把人說的每一個(gè)音都找到一個(gè)文字對應(yīng)。語音識別可以幫助企業(yè)更好地理解和分析客戶的需求和行為。音頻分類將音頻信號按照其內(nèi)容的類別歸屬進(jìn)行劃分的技術(shù)，它能夠識別和區(qū)分音樂、語音、環(huán)境聲音等不同類型的音頻。通過音頻分類可以高效地組織、檢索和理解大量的音頻數(shù)據(jù)，這對于音頻標(biāo)注和推薦系統(tǒng)尤為重要。語音情感分析語音情感分析通過分析語音語調(diào)、語速、音量等特征來判斷說話者的情感傾向。語音情感分析能夠幫助企業(yè)更好地理解客戶的情緒和需求。也可以用于評估客戶服務(wù)的質(zhì)量，評估客服人員的服務(wù)態(tài)度和專業(yè)水平。第4節(jié)

音視頻處理多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理.三、視頻處理流程音視頻處理概述丨音頻處理流程丨視頻處理流程（一）視頻數(shù)據(jù)采集視頻數(shù)據(jù)來源同樣廣泛而多樣，涵蓋了多個(gè)領(lǐng)域和渠道。這些來源包括但不限于網(wǎng)絡(luò)視頻平臺上的用戶上傳內(nèi)容、企業(yè)或個(gè)人發(fā)布的宣傳視頻、電視節(jié)目及直播流媒體等。（二）視頻預(yù)處理視頻中可能會包含各種噪聲，如由于光線不足或電子設(shè)備干擾產(chǎn)生的顆粒噪聲。不同的視頻采集設(shè)備可能會生成不同格式的視頻文件，需要將視頻轉(zhuǎn)換為特定的格式。格式轉(zhuǎn)換視頻去噪第4節(jié)

音視頻處理多模態(tài)數(shù)據(jù)處理概述文本處理圖片處理音視頻處理.音視頻處理概述丨音頻處理流程丨視頻處理流程（三）視頻特征提取視頻特征提取可分為基于幀的特征提取和基于時(shí)間序列的特征提取，基于幀的特征提取即對視頻每一幀的內(nèi)容進(jìn)行特征提取，同圖像特征提??；基于時(shí)間序列的特征提取又包括了運(yùn)動(dòng)特征提取和關(guān)鍵幀提取。（四）視頻分析視頻目標(biāo)檢測視頻目標(biāo)檢測主要用于識別視頻中的目標(biāo)物體，并準(zhǔn)確標(biāo)記出它們的位置。與圖像目標(biāo)檢測不同，視頻目標(biāo)檢測不僅要在每一幀圖像中確定物體的類別和位置，還需要考慮視頻的時(shí)間維度，跟蹤目標(biāo)物體在不同幀之間的運(yùn)動(dòng)軌跡。視頻行為識別視頻行為識別是計(jì)算機(jī)分析給定視頻數(shù)據(jù)，辨別出用戶行為的過程。視頻行為識別分為基于姿態(tài)估計(jì)的行為識別和基于時(shí)空特征的行為識別。視頻內(nèi)容分類視頻內(nèi)容分類包括基于文本的分類方法和基于視覺特征的分類方法?；谖谋镜姆诸惙椒梢酝ㄟ^提取視頻的字幕、語音轉(zhuǎn)文字等文本信息來進(jìn)行分類?；谝曈X特征的分類方法利用提取的視頻特征，通過算法來進(jìn)行分類。案例4-1明略大模型：多模態(tài)技術(shù)賦能營銷洞察Sora的推出標(biāo)志著文生視頻大模型的突破，推動(dòng)多模態(tài)技術(shù)在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用。明略科技的秒