WavePulse: Real-time Content Analytics of Radio Livestreams

📄 arXiv: 2412.17998v2 📥 PDF

作者: Govind Mittal, Sarthak Gupta, Shruti Wagle, Chirag Chopra, Anthony J DeMattee, Nasir Memon, Mustaque Ahamad, Chinmay Hegde

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2024-12-23 (更新: 2025-01-29)

备注: To appear at The Web Conference (WWW) 2025. 20 Pages, 24 figures. Access code and dataset at https://wave-pulse.io

DOI: 10.1145/3696410.3714810

💡 一句话要点

提出WavePulse框架以实时分析广播内容

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 广播内容分析 实时数据处理 政治科学研究 音频流处理 信息传播

📋 核心要点

  1. 现有方法在实时分析广播内容方面存在局限，难以有效处理大量音频流。
  2. WavePulse框架通过实时记录和分析广播内容，提供了一种高效的解决方案，特别是在政治科学研究中应用。
  3. 实验结果显示，WavePulse能够处理近50万小时的音频流，揭示地方与国家问题的互动，提供重要的政治分析数据。

📝 摘要（中文）

广播作为一种广泛的信息传播媒介，仍然在美国拥有比智能手机社交网络或直播电视更大的受众。随着广播节目在线流媒体化，WavePulse框架应运而生，能够实时记录、文档化和分析广播内容。本文展示了WavePulse在2024年总统选举中的应用，通过监测396个新闻广播电台的直播，处理近50万小时的音频流，生成时间戳和分段的转录文本，分析了地方问题与国家趋势的互动，提供了信息流动的深刻见解。WavePulse的有效性在于其能够捕捉和分析来自网络的广播直播内容，相关代码和数据集可在指定网址获取。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有广播内容分析方法在实时性和规模上的不足，尤其是在处理大量音频流时的挑战。

核心思路：WavePulse框架的核心思想是实时记录和分析广播内容，利用自动化技术生成时间戳和分段的转录文本，以支持深入的政治科学研究。

技术框架：WavePulse的整体架构包括音频流的捕获、转录生成、数据存储和分析模块。首先，系统实时捕获广播音频流，然后通过语音识别技术生成转录文本，最后对文本进行分析以提取关键信息。

关键创新：WavePulse的主要创新在于其能够高效处理和分析大规模的广播音频流，尤其是在实时性和准确性方面的提升，使其在政治科学研究中具有独特的应用价值。

关键设计：在技术细节上，WavePulse采用了先进的语音识别算法和数据处理技术，确保转录的准确性和实时性，同时设计了高效的数据存储和检索机制，以支持大规模数据的分析需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，WavePulse能够有效处理近50万小时的音频流，生成高质量的转录文本，并成功揭示地方问题与国家趋势之间的互动关系。这一成果展示了WavePulse在实时内容分析中的优越性，显著提升了信息流动的理解深度。

🎯 应用场景

WavePulse框架具有广泛的应用潜力，特别是在政治科学、社会研究和媒体分析等领域。通过实时分析广播内容，研究人员可以获得关于公众舆论和信息传播的深刻见解，进而影响政策制定和社会决策。未来，该框架还可扩展至其他类型的音频和视频内容分析，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Radio remains a pervasive medium for mass information dissemination, with AM/FM stations reaching more Americans than either smartphone-based social networking or live television. Increasingly, radio broadcasts are also streamed online and accessed over the Internet. We present WavePulse, a framework that records, documents, and analyzes radio content in real-time. While our framework is generally applicable, we showcase the efficacy of WavePulse in a collaborative project with a team of political scientists focusing on the 2024 Presidential Elections. We use WavePulse to monitor livestreams of 396 news radio stations over a period of three months, processing close to 500,000 hours of audio streams. These streams were converted into time-stamped, diarized transcripts and analyzed to track answer key political science questions at both the national and state levels. Our analysis revealed how local issues interacted with national trends, providing insights into information flow. Our results demonstrate WavePulse's efficacy in capturing and analyzing content from radio livestreams sourced from the Web. Code and dataset can be accessed at \url{https://wave-pulse.io}.