Как Google использует «слуховые образы» и разреженные признаки для понимания и поиска аудиоконтента по текстовым запросам

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему поиска и классификации аудиоконтента, особенно неречевого (звуковые эффекты, музыка, звуки природы, шумы в видео), с помощью текстовых запросов. Традиционный поиск аудио часто опирается только на метаданные или транскрипцию речи, что неэффективно для поиска конкретных звуков. Изобретение позволяет системе понять, на что «похож звук», и находить аудиофайлы по их текстовому описанию (например, «рев тигра»).

Что запатентовано

Запатентована система для классификации аудио и его поиска по тексту. Ключевым элементом является использование слуховой модели (auditory model), конкретно кохлеарной модели (cochlear model), для преобразования аудиоданных в «слуховой образ» (auditory image). Из этого образа извлекаются разреженные признаки (sparse features), которые затем связываются с текстовыми ключевыми словами через обученную функцию сопоставления (matching function). Это позволяет ранжировать аудиофайлы в ответ на текстовые запросы.

Как это работает

Система работает в несколько этапов:

• Генерация слухового образа: Аудиофайл обрабатывается с помощью cochlear model (имитирующей улитку внутреннего уха) для создания auditory image (например, stabilized auditory image или correlogram).
• Извлечение признаков: Auditory image разделяется на множество перекрывающихся подобластей (sub-images). Из каждой области извлекаются sparse features, описывающие локальные структурные свойства звука.
• Агрегация: Признаки агрегируются для всего файла, формируя «мешок признаков» (bag of features), представленный в виде sparse feature vector.
• Обучение (Офлайн): Система обучается на аннотированных данных (например, с помощью модели PAMIR), чтобы создать matching function (матрицу весов W), которая связывает комбинации sparse features с ключевыми словами. Это преобразует аудио bag of features в эквивалент текстового bag of words.
• Ранжирование: В ответ на текстовый запрос система рассчитывает оценку релевантности между запросом и sparse feature vector каждого аудиофайла, используя matching function, и ранжирует результаты.

Актуальность для SEO

Высокая. Понимание мультимедийного контента (аудио и видео) остается центральной задачей для поисковых систем. Хотя методы машинного обучения эволюционировали с момента подачи патента (2010 год), описанные фундаментальные подходы — использование моделей восприятия (биомиметический подход) для генерации признаков и обучение функции сопоставления между различными модальностями (аудио и текст) — остаются крайне актуальными, особенно для Video SEO.

Важность для SEO

Влияние умеренно-высокое (6.5/10), но узкоспециализированное. Патент не влияет на традиционное веб-SEO, но имеет критическое значение для Video SEO, оптимизации подкастов и мультимедийного контента. Он демонстрирует механизм, позволяющий Google классифицировать аудиодорожки в видео или отдельные аудиофайлы без необходимости транскрипции речи или анализа метаданных. Это напрямую влияет на индексацию и ранжирование контента в соответствующих вертикалях поиска.

Детальный разбор

Термины и определения

Auditory Image (Слуховой образ)

Представление аудиоданных, сгенерированное на основе модели слуха (auditory model). Это функция времени, частоты и задержки автокорреляции. Примеры: stabilized auditory image, auditory correlogram.

Bag of Features (Мешок признаков)

Агрегированное представление звука. Указывает, сколько раз каждый sparse feature встречается во всем аудиофайле, без учета временного порядка. Представлен как sparse feature vector.

Box Cutting (Разделение на блоки)

Процесс разделения Auditory Image на множество перекрывающихся прямоугольных подизображений (sub-images) разного размера для извлечения признаков в разных масштабах.

Cochlear Model (Кохлеарная модель)

Модель, имитирующая поведение улитки (cochlea) внутреннего уха. Действует как серия частотных фильтров, преобразуя звуковые колебания в представление, напоминающее нервные импульсы (Cochleagram).

Matching Function (Функция сопоставления)

Обученная функция (часто представленная как матрица весов W), которая оценивает качество соответствия между вектором sparse features аудиофайла (a) и вектором ключевых слов текстового запроса (q).

PAMIR (Passive-aggressive model for image retrieval)

Техника машинного обучения, используемая для тренировки matching function. Она оптимизирована для ранжирования медиадокументов (изображений или звуков) в ответ на текстовые запросы.

Sparse Features (Разреженные признаки)

Признаки, извлеченные из auditory image, которые представляют абстрактные локальные структурные свойства (abstract local structural properties) звука. Вектор этих признаков является разреженным (sparse), то есть большинство его значений равны нулю.

Vector Quantization / Matching Pursuit

Методы, используемые экстрактором признаков (feature extractor) для аппроксимации частей auditory image и генерации разреженных кодов (sparse codes).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод использования аудио признаков для ранжирования.

1. Генерация коллекции auditory images из аудиофайлов с использованием auditory model.
2. Извлечение sparse features из каждого auditory image для создания sparse feature vector, представляющего аудиофайл. Процесс извлечения включает:
   • Разделение auditory image на множество субобразов (sub-images).
   • Применение feature extractor к каждому субобразу для генерации локальных sparse codes.
   • Объединение sparse codes для формирования разреженного вектора для auditory image.
3. Ранжирование аудиофайлов в ответ на запрос, содержащий одно или более слов, используя sparse feature vectors и matching function, которая связывает векторы признаков со словами в запросе.

Ядро изобретения заключается в специфическом методе извлечения Sparse Features (через декомпозицию Auditory Image на подизображения) и использовании этих признаков для ранжирования через обученную функцию.

Claim 2 (Зависимый): Детализирует процесс создания matching function.

1. Функция генерируется с использованием обучающей коллекции аннотированных аудиофайлов (аудио + ключевые слова).
2. Для каждого файла в коллекции генерируется sparse feature vector.
3. Происходит обучение matching function с использованием векторов признаков и ключевых слов для определения матрицы весов (W), сопоставляющей sparse features и ключевые слова.

Claim 3 (Зависимый): Уточняет метод обучения. Для обучения matching function используется passive-aggressive model (PAMIR).

Claim 10 (Независимый пункт): Описывает метод поиска аудиоконтента с точки зрения системы поиска.

1. Получение текстового запроса.
2. Получение matching function, связывающей ключевые слова и sparse feature vectors. Уточняется, что sparse features представляют абстрактные локальные структурные свойства auditory image.
3. Идентификация ключевых слов из терминов запроса.
4. Идентификация аудиофайлов, релевантных запросу, с помощью matching function.
5. Представление результатов поиска.

Где и как применяется

Изобретение применяется в системах поиска мультимедийного контента (аудио и видео) и затрагивает этапы индексирования и ранжирования.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит основная работа системы. Аудиофайлы (или аудиодорожки видеофайлов) анализируются:

1. Генерация образов: Система генерирует auditory images с помощью Cochlear Model.
2. Извлечение признаков (Feature Extraction): Извлекаются sparse features и формируется Bag of Features (вектор a, представляющий аудиофайл).
3. Обучение модели (Офлайн): Matching Function (Матрица W) обучается заранее (например, с помощью PAMIR). Эта функция эффективно преобразует «мешок аудиопризнаков» в эквивалент «мешка слов» (Wa).
4. Индексирование: Признаки и/или сгенерированный эквивалент «мешка слов» сохраняются в индексе.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Система обрабатывает входящий текстовый запрос, идентифицирует ключевые слова из своего словаря и формирует вектор запроса (q).

RANKING – Ранжирование (Вертикальный поиск)
На этом этапе система использует извлеченные признаки из индекса и обученную matching function (W) для расчета оценки релевантности между вектором запроса (q) и вектором признаков аудиофайла (a). Используется формула расчета оценки: F(q,a) = q^TWa (скалярное произведение).

METASEARCH – Метапоиск и Смешивание
Результаты из вертикального поиска (например, видео, содержащее звук, релевантный запросу) могут быть интегрированы в универсальную поисковую выдачу.

Входные данные:

• Сырые аудиоданные (waveform).
• (Для обучения): Коллекция аннотированных аудиофайлов с текстовыми метками.
• (Для поиска): Текстовый запрос пользователя.

Выходные данные:

• (При индексировании): Sparse feature vector для каждого аудиофайла.
• (При обучении): Обученная Matching Function (Матрица W).
• (При поиске): Ранжированный список релевантных аудиофайлов.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Видео (Video SEO), подкасты, музыкальные файлы, библиотеки звуковых эффектов. Влияет на любой ресурс, содержащий аудиодорожку.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на запросы, направленные на поиск конкретных звуков (например, «звук дождя», «смех ребенка», «сигнал автомобиля», «рев мотора BMW»).
• Конкретные ниши: Видеохостинги, библиотеки звуковых эффектов, мультимедийные архивы.

Когда применяется

• При индексировании: Алгоритм применяется при обнаружении и обработке нового или обновленного аудио/видео контента для извлечения звуковых признаков.
• При поиске: Механизм ранжирования активируется, когда пользователь вводит текстовый запрос для поиска аудиоконтента или когда система определяет интент найти мультимедиа.
• Обучение: Модель (Matching Function) обучается и обновляется офлайн.

Пошаговый алгоритм

Алгоритм состоит из трех основных процессов: Индексирование, Обучение и Поиск.

Процесс А: Индексирование аудио и извлечение признаков

1. Получение аудиоданных: Система получает аудиофайл (например, в виде waveform).
2. Генерация слухового образа: Аудио обрабатывается с помощью Cochlear Model для создания Cochleagram, который затем преобразуется в Auditory Image путем вычисления автокорреляции.
3. Разделение на субобразы (Box Cutting): Auditory Image разделяется на множество перекрывающихся прямоугольных областей (sub-images) разного размера и масштаба.
4. Применение экстрактора признаков: К каждой области применяется feature extractor (используя Vector Quantization или Matching Pursuit) для генерации локальных sparse codes. Используются предварительно обученные словари (codebooks).
5. Объединение кодов кадра: Локальные sparse codes объединяются в один высокоразмерный разреженный вектор, представляющий кадр.
6. Агрегация по файлу (Bag of Features): Векторы всех кадров аудиофайла комбинируются (например, суммируются) для создания финального sparse feature vector (вектор a) для всего файла.
7. Сохранение: Финальный вектор сохраняется в индексе.

Процесс Б: Обучение функции сопоставления (Офлайн)

1. Сбор данных: Формируется коллекция аннотированных аудиофайлов (аудио + ключевые слова).
2. Извлечение признаков: Для каждого файла в коллекции извлекаются sparse features (Процесс А).
3. Обучение модели: Система тренирует Matching Function (матрицу W), используя технику машинного обучения (например, PAMIR). Цель обучения — максимизировать оценку соответствия между признаками и релевантными ключевыми словами и минимизировать для нерелевантных.
4. Сохранение модели: Обученная матрица W сохраняется для использования в поиске.

Процесс В: Поиск и Ранжирование (Реальное время)

1. Получение запроса: Система получает текстовый запрос.
2. Формирование вектора запроса (q): Запрос преобразуется в вектор, представляющий ключевые слова (например, с использованием tf-idf весов).
3. Расчет релевантности: Система рассчитывает оценку релевантности для аудиофайлов (a), используя сохраненные векторы признаков и Matching Function (W). Оценка рассчитывается как скалярное произведение: F(q,a) = q^TWa.
4. Ранжирование и выдача: Аудиофайлы сортируются по рассчитанной оценке и представляются пользователю.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на анализе самого аудиосигнала.

• Мультимедиа факторы: Сырые аудиоданные (waveform). Система анализирует частотные и временные характеристики звука.
• Контентные факторы (только для обучения): Коллекция аудиофайлов, аннотированных ключевыми словами (labels/tags), которые описывают содержание звука.

Какие метрики используются и как они считаются

• Sparse Feature Vector (a): Высокоразмерный разреженный вектор (Bag of Features), представляющий аудиофайл.
• Query Vector (q): Вектор, представляющий текстовый запрос.
• Matching Matrix (W): Матрица весов, изученная во время обучения (Matching Function). Представляет линейное отображение из пространства аудиопризнаков в пространство текстовых ключевых слов.
• Ranking Score (F(q,a)): Оценка релевантности. Рассчитывается по формуле: F(q,a) = q^TWa.
• Алгоритмы машинного обучения:
  • Для извлечения признаков: K-means для обучения словарей (codebooks), Vector Quantization, Matching Pursuit.
  • Для обучения Matching Function: Основной алгоритм — PAMIR (Passive-aggressive model). Также упоминаются GMM, Boosting, SVM.
• Функция потерь (Loss function): Используется в PAMIR для оптимизации W, чтобы гарантировать, что оценка релевантного документа (a+) выше оценки нерелевантного (a-) на определенную величину (margin).

Выводы

1. Понимание аудио без транскрипции: Патент демонстрирует механизм, позволяющий Google анализировать и классифицировать аудиоконтент (включая неречевой) без преобразования его в текст (speech-to-text) и без анализа метаданных.
2. Биомиметический подход к анализу звука: Система использует cochlear model, имитирующую человеческий слух, для создания первичного представления звука (auditory image). Это позволяет улавливать нюансы, важные для восприятия.
3. Кросс-модальное сопоставление (Аудио в Текст): Ключевая идея — преобразование акустических sparse features аудио в текстовое представление (эквивалент «мешка слов») через обученную matching function. Это позволяет искать аудио с помощью стандартных текстовых запросов.
4. Фокус на классификации мультимедиа (Video SEO): Этот механизм является важной частью системы классификации мультимедийного контента. Он напрямую влияет на индексацию и ранжирование видеофайлов, анализируя их аудиодорожки для лучшего понимания контекста.
5. Сложность извлечения признаков: Процесс извлечения Sparse Features многоступенчатый (генерация образа, многомасштабный анализ через Box Cutting, кодирование), что указывает на сложность задачи и ресурсы, выделяемые на ее решение.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации касаются Video SEO, оптимизации подкастов и мультимедийного контента.

• Обеспечение высокого качества и чистоты аудио: Поскольку система анализирует звук напрямую для извлечения sparse features, качество и чистота аудиодорожки имеют значение. Чистый звук без сильных фоновых шумов и искажений позволит системе более точно классифицировать контент.
• Семантическое соответствие аудиоряда: Для Video SEO важно, чтобы аудиодорожка соответствовала визуальному контенту и общей теме. Если видео показывает водопад, и аудио содержит чистый звук водопада, механизм из патента поможет классифицировать контент по теме «водопад», усиливая общую релевантность.
• Использование релевантных звуковых сигналов: Включение четких и различимых звуковых эффектов или звуков окружающей среды может помочь системе лучше понять контекст происходящего в видео. Например, звуки работы двигателя в автообзоре.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование вводящего в заблуждение аудио (Audio Clickbait): Размещение аудиодорожки, которая не соответствует содержанию видео или заявленной теме. Система может классифицировать контент на основе звука иначе, чем ожидается на основе заголовка или описания.
• Игнорирование качества звука: Очень низкое качество звука, перегрузки, сильные шумы или артефакты сжатия могут помешать извлечению качественных sparse features, что приведет к ошибкам классификации.
• Нерелевантная или заглушающая фоновая музыка: Использование музыки, которая не соответствует теме видео или мешает восприятию основного аудиосодержания (речи, эффектов), может ухудшить способность системы к точному анализу.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическое направление Google на глубокий анализ мультимедийного контента напрямую (мультимодальный анализ), минимизируя зависимость от метаданных, предоставленных пользователем. Для Senior SEO-специалистов это сигнал о том, что оптимизация видео и аудио должна быть комплексной и включать работу не только над тегами и субтитрами, но и над качеством и содержанием самой аудиодорожки, так как поисковая система способна ее «услышать» и классифицировать.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация видеообзора автомобиля для поиска по звуку двигателя.

1. Задача: Повысить видимость видео по запросам, связанным со звуком двигателя конкретной модели (например, «звук двигателя BMW M5»).
2. Действия:
   • При съемке видео записать чистый, высококачественный звук работы двигателя на разных оборотах, минимизируя посторонние шумы (ветер, разговоры).
   • Выделить в видео отдельный сегмент, сфокусированный именно на демонстрации звука.
3. Как работает система:
   • Google применит Cochlear Model к этому сегменту и сгенерирует Auditory Image.
   • Система извлечет Sparse Features, характеризующие уникальную структуру этого звука.
   • Matching Function (обученная на других аудиофайлах, аннотированных как «звук двигателя BMW M5») свяжет эти признаки с соответствующими ключевыми словами.
4. Ожидаемый результат: Видео получает высокие шансы ранжироваться в поиске (особенно в Google Video) в ответ на текстовый запрос «звук двигателя BMW M5», так как его аудиопризнаки напрямую соответствуют запросу.

Вопросы и ответы