When and How to Cut Classical Concerts? A Multimodal Automated Video Editing Approach
作者: Daniel Gonzálbez-Biosca, Josep Cabacas-Maso, Carles Ventura, Ismael Benito-Altamirano
分类: cs.CV, cs.MM
发布日期: 2025-10-07
💡 一句话要点
提出一种多模态自动视频编辑方法，用于古典音乐会多机位录制视频的剪辑。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自动视频编辑 多模态融合 古典音乐会 时间分割 空间选择
📋 核心要点
- 现有的自动视频编辑方法在古典音乐会等多机位场景下效果不佳，缺乏对音频和视频信息的有效融合。
- 论文提出一种多模态架构，结合音频频谱图、图像嵌入和时间特征，分别解决“何时剪切”和“如何剪切”两个子问题。
- 实验表明，该模型在剪切点检测方面优于现有基线，并在视觉镜头选择方面具有竞争力，提升了自动视频编辑的性能。
📝 摘要（中文）
本文针对计算机视觉和多媒体领域中欠探索的自动视频编辑任务，特别是古典音乐会的多机位录制视频剪辑，提出了解决方案。该方案将问题分解为两个关键子任务：何时剪切和如何剪切。在现有文献的基础上，本文提出了一种新颖的多模态架构，用于时间分割任务（何时剪切），该架构集成了音频信号的log-mel频谱图、可选的图像嵌入以及标量时间特征，并通过轻量级的卷积-Transformer流水线进行处理。对于空间选择任务（如何剪切），本文通过使用基于CLIP的编码器更新了旧的骨干网络（如ResNet），并将干扰项选择限制为来自同一音乐会的片段，从而改进了现有方法。数据集通过伪标签方法构建，原始视频数据被自动聚类成连贯的镜头片段。实验结果表明，该模型在检测剪切点方面优于先前的基线，并提供了具有竞争力的视觉镜头选择，从而推进了多模态自动视频编辑的最新水平。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决古典音乐会多机位录制视频的自动剪辑问题。现有方法通常难以有效融合音频和视频信息，导致剪辑点选择不准确，镜头切换不自然。此外，如何从多个机位中选择最佳镜头也是一个挑战。
核心思路：论文将自动剪辑问题分解为两个子问题：何时剪切（时间分割）和如何剪切（空间选择）。通过多模态融合，利用音频信息辅助确定剪切点，并利用视觉信息选择最佳镜头。这种分解降低了问题的复杂度，并允许针对每个子问题设计更有效的解决方案。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：时间分割模块和空间选择模块。时间分割模块使用卷积-Transformer流水线处理音频频谱图、图像嵌入和时间特征，预测剪切点。空间选择模块使用CLIP编码器提取视觉特征，并根据特征相似度选择最佳镜头。数据集通过伪标签方法自动生成，包含连贯的镜头片段。
关键创新：论文的关键创新在于多模态融合和基于CLIP的镜头选择。通过融合音频和视频信息，可以更准确地检测剪切点。使用CLIP编码器可以提取更具语义信息的视觉特征，从而提高镜头选择的准确性。此外，将干扰项选择限制为来自同一音乐会的片段，有助于减少噪声干扰。
关键设计：时间分割模块使用轻量级的卷积-Transformer结构，以降低计算复杂度。空间选择模块使用预训练的CLIP模型，并对其进行微调以适应特定任务。损失函数的设计旨在平衡剪切点检测的准确性和镜头选择的自然性。伪标签生成过程中的聚类算法选择对结果有重要影响，需要仔细调整参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该模型在剪切点检测方面优于先前的基线方法，并在视觉镜头选择方面表现出竞争力。具体性能数据未在摘要中明确给出，但强调了模型在两个子任务上的有效性，以及相对于现有技术的进步。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于古典音乐会、体育赛事等多机位录制视频的自动剪辑，提高视频制作效率，降低人工成本。此外，该方法也可扩展到其他类型的视频编辑任务，例如新闻报道、纪录片制作等，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Automated video editing remains an underexplored task in the computer vision and multimedia domains, especially when contrasted with the growing interest in video generation and scene understanding. In this work, we address the specific challenge of editing multicamera recordings of classical music concerts by decomposing the problem into two key sub-tasks: when to cut and how to cut. Building on recent literature, we propose a novel multimodal architecture for the temporal segmentation task (when to cut), which integrates log-mel spectrograms from the audio signals, plus an optional image embedding, and scalar temporal features through a lightweight convolutional-transformer pipeline. For the spatial selection task (how to cut), we improve the literature by updating from old backbones, e.g. ResNet, with a CLIP-based encoder and constraining distractor selection to segments from the same concert. Our dataset was constructed following a pseudo-labeling approach, in which raw video data was automatically clustered into coherent shot segments. We show that our models outperformed previous baselines in detecting cut points and provide competitive visual shot selection, advancing the state of the art in multimodal automated video editing.