Towards an Automated Multimodal Approach for Video Summarization: Building a Bridge Between Text, Audio and Facial Cue-Based Summarization

📄 arXiv: 2506.23714v1 📥 PDF

作者: Md Moinul Islam, Sofoklis Kakouros, Janne Heikkilä, Mourad Oussalah

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-06-30

备注: Accepted to HHAI WS 2025: Workshops at the Fourth International Conference on Hybrid Human-Artificial Intelligence (HHAI)

💡 一句话要点

提出一种多模态视频摘要方法以提升视频内容理解

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

关键词: 多模态视频摘要 文本分析 音频特征提取 视觉信息处理 加分词识别

📋 核心要点

  1. 现有视频摘要方法多为单模态，难以全面捕捉视频内容的丰富信息，导致摘要效果不佳。
  2. 本文提出的框架通过整合文本、音频和视觉信息，利用多模态特征识别重要时刻，提升摘要质量。
  3. 实验结果显示，文本评估指标ROUGE-1从0.4769提升至0.7929，视频评估F1-Score提升近23%，证明了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

随着教育、专业和社交领域视频内容的激增，传统的单模态摘要方法已无法满足需求。本文提出了一种行为感知的多模态视频摘要框架，整合文本、音频和视觉线索生成时间戳对齐的摘要。通过提取韵律特征、文本线索和视觉指示，该框架识别出语义和情感上重要的时刻。一个关键贡献是识别出跨多种模态强调的“加分词”，以提高摘要的语义相关性和表达清晰度。实验结果表明，与基于LLM的提取方法生成的伪真实摘要相比，该方法在文本和视频评估指标上均显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视频摘要方法主要依赖单一模态，无法充分利用视频中的多种信息，导致摘要效果不理想。

核心思路：本文通过整合文本、音频和视觉线索，提出了一种多模态视频摘要框架，旨在识别和提取视频中语义和情感上重要的时刻。

技术框架：该框架包括三个主要模块：文本分析模块、音频特征提取模块和视觉信息处理模块。通过这些模块的协同工作，生成时间戳对齐的摘要。

关键创新：本文的创新在于识别“加分词”，这些词在多模态中被强调，从而提升摘要的语义相关性和表达清晰度。这一方法与传统的单模态提取方法有本质区别。

关键设计：在技术细节上，采用了韵律特征提取和深度学习模型来分析文本和视觉信息，同时设置了适当的损失函数以优化多模态融合效果。通过这些设计，确保了摘要的质量和准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在文本评估指标上，ROUGE-1从0.4769提升至0.7929，BERTScore从0.9152提升至0.9536；在视频评估中，F1-Score提升近23%。这些结果表明该方法在多模态视频摘要领域的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育视频、在线课程、社交媒体内容及企业培训视频等。通过提供更为精准和全面的摘要，能够帮助用户快速获取关键信息，提高学习和工作效率，未来可能对视频内容管理和检索产生深远影响。

📄 摘要（原文）

The increasing volume of video content in educational, professional, and social domains necessitates effective summarization techniques that go beyond traditional unimodal approaches. This paper proposes a behaviour-aware multimodal video summarization framework that integrates textual, audio, and visual cues to generate timestamp-aligned summaries. By extracting prosodic features, textual cues and visual indicators, the framework identifies semantically and emotionally important moments. A key contribution is the identification of bonus words, which are terms emphasized across multiple modalities and used to improve the semantic relevance and expressive clarity of the summaries. The approach is evaluated against pseudo-ground truth (pGT) summaries generated using LLM-based extractive method. Experimental results demonstrate significant improvements over traditional extractive method, such as the Edmundson method, in both text and video-based evaluation metrics. Text-based metrics show ROUGE-1 increasing from 0.4769 to 0.7929 and BERTScore from 0.9152 to 0.9536, while in video-based evaluation, our proposed framework improves F1-Score by almost 23%. The findings underscore the potential of multimodal integration in producing comprehensive and behaviourally informed video summaries.