【摘 要】
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随着计算机和网络通信技术的迅猛发展,音视频多媒体数据正按几何数量级增加,人们对快速准确查找到目标音视频提出了更高要求,音视频内容研究也成为了人工智能领域的热点。尽管人工智能技术对音视频的理解与分析需求是多种多样的,但对音视频数据信息的标注需求是一致的,音视频内容的标注具有普遍性。随着人工智能逐渐从理论向市场落地,场景化的要求也日益增长,对使用场景也愈趋渐碎片化,越来越多的小团队加入了人工智能模型的
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随着计算机和网络通信技术的迅猛发展,音视频多媒体数据正按几何数量级增加,人们对快速准确查找到目标音视频提出了更高要求,音视频内容研究也成为了人工智能领域的热点。尽管人工智能技术对音视频的理解与分析需求是多种多样的,但对音视频数据信息的标注需求是一致的,音视频内容的标注具有普遍性。随着人工智能逐渐从理论向市场落地,场景化的要求也日益增长,对使用场景也愈趋渐碎片化,越来越多的小团队加入了人工智能模型的研究与训练中,小团队大规模标注的需求增长。然而小团队在实际选择音视频数据标注工具中遇到许多问题:（1）目前同时支持音视频标注的开源标注工具较少;（2）大多开源标注工具只支持用户本地标注,不利于团队协作标注;（3）国内外相对成熟商用的标注平台功能权限复杂,对于不具有人工智能专业背景的团队成员使用不友好,不适用于小团队的敏捷标注;（4）团队对私有化部署需求较高,大多商业化人工智能开发平台部署费用昂贵等问题。因此,拥有一个支持多人协作、轻量、易上手、可移植的标注平台对于小团队人工智能的研究有着重要意义。针对上述问题,本文设计并实现基于Web的多人协作音视频标注系统,专门针对团队标注流程进行简化,帮助小团队灵活高效标注大规模的音视频数据。论文的主要工作如下:（1）多人协作音视频标注系统的设计。本文根据对音视频数据集、音视频标注工具、多人协作标注平台的研究,对系统进行功能性和非功能性需求分析,设计系统整体的功能结构,包括用户管理、数据集管理、任务管理、多人协作工作台四个模块。（2）多人协作音视频标注系统的实现。本系统基于Nest.js框架和My SQL数据库搭建服务端整体架构,使用Next.js框架并结合Wavesurfer.js音频可视化库完成前端开发,通过Docker私有化部署系统,最终实现系统对用户、数据集、任务、工作台的可视化操作管理,方便团队完成标注、审核、验收等相关操作。（3）多人协作音视频标注系统的功能与性能测试。系统开发完成后,本文部署了系统测试环境,对系统模块功能和性能方面进行测试。结合测试结果,总结多人协作音视频标注系统的设计实现工作,对未来进一步的开发做出规划。
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