Svinkovod.ru

Бытовая техника
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Звуко-буквенный (фонетический) разбор слова

Звуко-буквенный (фонетический) разбор слова

Звуко-буквенный раз­бор сло­ва — это харак­те­ри­сти­ка зву­ко­во­го и бук­вен­но­го соста­ва сло­ва. Чтобы его выпол­нить, пишет­ся тран­скрип­ция — точ­ная запись зву­ко­во­го соста­ва слова.

Звуко-буквенный раз­бор сло­ва необ­хо­дим для осо­знан­но­го овла­де­ния рус­ским язы­ком, гра­мот­но­го напи­са­ния слов, осо­бен­но в тех слу­ча­ях, когда в сло­вах есть без­удар­ные глас­ные, непро­из­но­си­мые соглас­ные, бук­вы, обо­зна­ча­ю­щие два зву­ка, бук­вы, не обо­зна­ча­ю­щие зву­ков и пр.

Фонетический раз­бор выпол­ня­ет­ся в несколь­ко эта­пов. Звуко-буквенный раз­бор пред­по­ла­га­ет деле­ние сло­ва на сло­ги в соот­вет­ствии с коли­че­ством глас­ных зву­ков, поста­нов­ку уда­ре­ния, запись зву­ча­ния сло­ва. Затем про­во­дит­ся фоне­ти­че­ский ана­лиз каж­до­го зву­ка. Фонетический раз­бор завер­ша­ет­ся под­сче­том коли­че­ства букв и звуков.

Буквы и звуки

Чтобы пра­виль­но выпол­нить звуко-буквенный раз­бор сло­ва, научим­ся раз­ли­чать, что на бума­ге мы видим бук­вы, а когда про­из­но­сим сло­во, то слы­шим зву­ки. Буквы — это гра­фи­че­ские зна­ки, с помо­щью кото­рых мож­но обо­зна­чить зву­ки речи.

В рус­ском язы­ке раз­ли­ча­ют глас­ные и соглас­ные звуки.

Буквы и звуки

Гласные буквы и звуки

Гласные зву­ки обра­зу­ют­ся при сво­бод­ном про­хож­де­нии воз­ду­ха изо рта. Они состо­ят толь­ко из голо­са. В рус­ском язы­ке имеются

Гласные зву­ки [а], [о], [у], [э], [ы] зву­чат после твер­дых соглас­ных зву­ков, а бук­вы «и», «е», «ё», «ю», «я» и «ь» обо­зна­ча­ют, что преды­ду­щий соглас­ный звук явля­ет­ся мяг­ким. Эта фоне­ти­че­ская мяг­кость обо­зна­ча­ет­ся спе­ци­аль­ным знач­ком — апо­стро­фом:

  • лён [л’ о н]
  • редис [р’ и д’ и с]
  • соль [с о л’]

Для выпол­не­ния звуко-буквенного раз­бо­ра сле­ду­ет поста­вить в сло­ве ударение.

Под уда­ре­ни­ем глас­ные зву­ки зву­чат отчет­ли­во, а без уда­ре­ния они искажаются:

  • бук­ва «о» обо­зна­ча­ет звук [а];

до́мик [д о м’ и к], окно́ [а к н о]

  • после соглас­ных бук­вы «е», «я» без уда­ре­ния соот­вет­ству­ет зву­ку [и]

cте­на́ [с т’ и н а] , ряби́на [р’ и б’ и н а]

Каждый глас­ный звук в оди­ноч­ку или в соче­та­нии с одним или с несколь­ки­ми соглас­ны­ми соглас­ны­ми обра­зу­ет фоне­ти­че­ский слог:

  • бо-ло-то
  • кра-со-та
  • у-ди-ви-тель-ный
  • ли-ни-я

Согласные буквы и звуки

В рус­ской речи зву­чат 36 соглас­ных зву­ков. При их про­из­но­ше­нии выды­ха­е­мый воз­дух трет­ся об губы, язык и щеки, в резуль­та­те чего воз­ни­ка­ет шум.

Всегда звон­кие соглас­ные [л], [м], [н], [р] про­из­но­сят­ся с уча­сти­ем голо­са и мини­маль­ным шумом.

Если соглас­ные зву­ки про­из­но­сят­ся с бо́льшей долей голо­са и шума, то обра­зу­ют­ся звон­кие согласные:

Каждому звон­ко­му соглас­но­му соот­вет­ству­ет пар­ный глу­хой соглас­ный, кото­рый про­из­но­сит­ся с боль­шей долей шума, чем голоса:

  • [б] — [п];
  • [в] — [ф];
  • [г] — [ к];
  • [д] — [т];
  • [ж] — [ш];
  • [з] — [с].

Буквы «х», «ц», «ч», «щ» обо­зна­ча­ют глу­хие соглас­ные [х], [ц], [ч’], [щ’], у кото­рых нет пар­ных звон­ких согласных.

Согласные зву­ки быва­ют твер­дые и мягкие:

Выполняя звуко-буквенный ана­лиз, учи­ты­ва­ем, что бук­вы «й», «ч» и «щ» обо­зна­ча­ют все­гда мяг­кие зву­ки [й’], [ч’], [щ’],

Как научиться делать звуко-буквенный разбор

Для того, что­бы научить­ся делать звуко-буквенный раз­бор сло­ва, важ­но пони­мать, что часто орфо­гра­фи­че­ская запись сло­ва и его зву­ча­ние не сов­па­да­ют. В сло­ве может быть:

  • оди­на­ко­вое коли­че­ство звуков;
  • зву­ков боль­ше, чем букв;
  • букв боль­ше, чем звуков.

Примеры

  • не́бо [н’ э б а] — 4 бук­вы, 4 звука
  • ярлы́к [й ‘а р л ы к] — 5 букв, 6 звуков
  • купа́ть [к у п а т’] — 6 букв, 5 звуков

При запи­си зву­ко­во­го соста­ва сло­ва сле­ду­ет учи­ты­вать, что бук­вы «е», «ё», «ю», «я» могут обо­зна­чать два зву­ка в сле­ду­ю­щих пози­ци­ях в слове:

1. в нача­ле слова:

  • е́ дкий [ й’ э т к’и й’]
  • ё мкий [ й’ о м к’ и й’]
  • ю́ ный [ й’ у н ы й’]
  • я́ сли [ й’ а с’ л’ и]

2. после дру­гих глас­ных звуков:

  • по е зди́ть [п а й’ э з’ д’ и т’]
  • по ё м [п а й’ о м]
  • ка ю́ та [к а й’ у т а]
  • ма я́ к [м а й’ а к]

3. после раз­де­ли­тель­ных «ь» и «ъ»:

  • жюль е́ н [ж у л’ й’ э’ н]
  • въ е́ хать [в й ‘э х а т’]
  • курь ё з [к у р’ й’ о с]
  • отъ ё м [а т й’ о м]
  • рь я́ ный [р’ й’ а н ы й’]
  • изъ я́ н [и з’ й’ а н]
  • вь ю́ нок [в’ й’ у н о к]
  • предъ ю биле́йный [п р’ и д й’ у б’ и л’ э й’ н ы й’]
Читайте так же:
Дата выхода видеокарт nvidia 2018

Как видим, в таких сло­вах все­гда боль­ше зву­ков, чем букв.

После соглас­ных зву­ков бук­вы «е», «ё», «ю», «я» обо­зна­ча­ют их мягкость:

  • с е л [с’ э л]
  • н ё с [н’ о с]
  • л ю к [л’ у к]
  • п я ть [п’ а т’]

Записывая зву­ча­ние сло­ва, сле­ду­ет учи­ты­вать, что в рус­ском язы­ке про­ис­хо­дит фоне­ти­че­ский про­цесс оглу­ше­ния звон­ких соглас­ных, нахо­дя­щих­ся перед глу­хим соглас­ным и в кон­це сло­ва, и, наобо­рот, озвон­че­ния глу­хих соглас­ных перед звон­ким соглас­ным, кро­ме «л», «м», «н», «р», «в», «й»

  • ло́жка [ло ш к а], ви́тязь [в’ и т’a с’ ], о́тблеск [о д б л’ и с к];
  • сма́зка [с м а с к а], дробь [д р о п’ ], сдви́нуть [ з д в’ и н у т’];
  • все [ ф с’ э], пруд [п р у т ], вокза́л [в а г з а л].

В сло­вах с бук­во­со­че­та­ни­ем «зж» слы­шит­ся длин­ный мяг­кий звук [ж’]:

  • брю зж а́ть [б р’ у ж’ а т’]
  • мо зж ечо́к [м а ж’ и ч’ о к]

В кон­це гла­го­лов бук­во­со­че­та­ния -тся и -ться зву­чат как [ца]:

  • бои́тся [б а и ц а];
  • стели́ться [с’ т’ и л и ц а].

В сло­вах, в кото­рых есть «ь», кото­рый обо­зна­ча­ет мяг­кость преды­ду­ще­го соглас­но­го зву­ка или явля­ет­ся мор­фо­ло­ги­че­ским зна­ком, ука­зы­ва­ю­щим на при­над­леж­ность сло­ва к жен­ско­му роду, букв насчи­ты­ва­ем боль­ше, а зву­ков меньше:

  • знать [з н а т’] — 5 букв, 4 звука;
  • речь [р ‘э ч’] — 4 бук­вы, 3 звука.

Мягкие соглас­ные зву­ки могут смяг­чать преды­ду­щий соглас­ный звук.

Послушаем, как зву­чат слова:

  • све́чка [ с’ в’ э ч’ к а]
  • гво́зди [г во з’ д’ и]
  • жизнь [ж ы з’ н’]
  • зо́нтик [з о н’ т’ и к]

Образец фонетического разбора

Фонетический разбор слова

Источник изоб­ра­же­ния: fedsp.com

Пример звуко-буквенного разбора

Чтобы выпол­нить звуко-буквенный раз­бор, запи­шем сло­во и поста­вим в нем уда­ре­ние. Разделим его на фоне­ти­че­ские сло­ги. Учитывая все фоне­ти­че­ские изме­не­ния в сло­ве, запи­шем по вер­ти­ка­ли бук­вы и соот­вет­ству­ю­щие им зву­ки сло­ва в квад­рат­ных скоб­ках. Дадим фоне­ти­че­скую харак­те­ри­сти­ку каж­до­му звуку.

Например, выпол­ним фоне­ти­че­ский раз­бор сло­ва «ёлоч­ный»:

ёлоч­ный [й’ о л а ч’ н ы й’]

ё-ло-чный — 3 сло­га. Первый слог ударный.

  • бук­ва «ё» — [й’] — соглас­ный, звон­кий непар­ный, мяг­кий непарный;
  • [о] — глас­ный ударный;
  • бук­ва «л» — [л] — соглас­ный звон­кий непар­ный, твер­дый парный;
  • бук­ва «о» — [а] — глас­ный безударный;
  • бук­ва «ч» — [ч’] — соглас­ный, глу­хой непар­ный, мяг­кий непарный;
  • бук­ва «н»- [н] — соглас­ный звон­кий непар­ный, твер­дый парный;
  • бук­ва «ы» — [ы] — глас­ный безударный;
  • бук­ва «й» — [й’] — соглас­ный, звон­кий непар­ный, мяг­кий непарный.

В сло­ве «ёлоч­ный» 7 букв, 8 звуков.

Видеоурок «Фонетический разбор слов»

Для закреп­ле­ния мате­ри­а­ла посмот­ри­те видео по теме урока.

«Яндекс» создал автоматический перевод видеороликов на русский язык. Аналогов в мире нет

«Яндекс» создал технологию машинного перевода видео. С ее помощью видеоролики зарубежных авторов смогут посмотреть даже те, кто не владеет иностранными языками – разработка «Яндекса» в автоматическом режиме переведет видео на русский язык и озвучит его закадровым голосом. Об этом CNews рассказали представители компании. По заявлению создателей, технология не имеет аналогов в мире.

На сегодняшний день у «Яндекса» готов прототип системы машинного перевода. Сейчас он работает только с роликами на английском языке. Разработчики утверждают, что опробовали технологию на видеозаписях на самые разные темы: изменение климата, машинное обучение, история Плутона.

Пользователям функция машинного перевода видеороликов доступна в фирменном браузере «Яндекса» для операционных систем Windows и macOS, однако лишь при просмотре ограниченного числа роликов. Специалисты компании создали на Youtube-канале «Yet another browser» подборку из 12 видео (плейлист «Перевод видео»), с помощью которых любой желающий сможет убедиться в работоспособности технологии. В ближайшее время пользователи получат возможность самостоятельно выбирать, какие именно ролики переводить, обещают в «Яндексе».

Читайте так же:
Восстановление системы через биос без диска

talbot1280.png

«В интернете очень много полезного контента, который недоступен людям из-за языкового барьера, – говорит руководитель направления обработки естественного языка в «Яндексе» Дэвид Талбот (David Talbot). – И мы близки к тому, чтобы окончательно стереть все границы. «Яндекс.браузер» давно умеет переводить тексты, в этом году стал переводить изображения, перевод видео — следующий этап. Это большая сложная задача, которую никто в мире еще не решил. Мы тоже в начале пути, но у нас уже есть прототип и понимание, куда двигаться дальше»,

Как это работает

Над созданием прототипа работало несколько команд. Сейчас в нем применяются технология синтеза речи, разработки «Яндекс.переводчика» и биометрия. Последняя используется для определения пола говорящего – это, как отмечают в «Яндексе», важно и для перевода, и для синтеза речи, в частности, позволяет подобрать подходящий голос для закадровой озвучки.

Технология «Яндекса» поддерживает синхронизацию закадрового голоса с видеорядом, при необходимости корректируя темп речи виртуального переводчика и добавляя в нее паузы. Синхронизация необходима, поскольку исходные и переведенные реплики могут значительно отличаться по длительности – например, в английском языке часто используемые фразы нередко лаконичнее своих русских аналогов.

Эволюция «Яндекс.переводчика»

Сервис «Яндекс.переводчик» был запущен в 2011 г. На старте он мог работать с тремя языками: русским, украинским и английским. Сейчас он знает более 90 языков, включая экзотические, и может выполнять переводы между любой парой.

В 2016 г. «Переводчик» научился распознавать текст на картинках с помощью компьютерного зрения. В апреле 2021 г. «Яндекс» добавил соответствующую функцию в собственный браузер.

В 2017 г. сервис начал использовать гибридную систему перевода. К статистической модели, которая задействована со старта, добавилась технология перевода на базе нейронной сети на основе архитектуры «трансформер».

Искусственный интеллект не разбивает переводимый текст на слова и выражения, как это делает статистический переводчик. Вместо этого он «проглатывает» предложение целиком и выдает перевод. Благодаря такому подходу в переводе учитывается контекст и лучше передается смысл, формулировки выглядят более естественно.

Статистическая модель, в свою очередь, хорошо справляется с редкими словами и фразами и не «фантазирует», если смысл предложения непонятен, как это может делать нейросеть.

Технология перевода с помощью нейронной сети, как ранее рассказывал «Яндекс», во многом послужила основой для YaTI – новой технологии анализа текста.

Как «Яндекс» применяет нейросети

Помимо «Переводчика», нейросети, к примеру, задействованы в работе поисковой системы «Яндекса». В основе обновления поисковика под кодовым названием Y1, о котором CNews писал в июне 2021 г., лежат YaTI и YaLM – глубокие нейросети с архитектурой «трансформер», обученные на огромном числе параметров.

YaLM – это семейство языковых моделей, которые умеют генерировать тексты на русском языке. Эти модели используются голосовым помощником «Алиса» – с их помощью он генерирует реплики, а также для составления подзаголовков объектных ответов. YaLM также применяется при ранжировании быстрых ответов в поиске «Яндекса». Модели YaLM обучены на терабайтах русских текстов, а самая мощная из них, как утверждают в «Яндексе», содержит 13 млрд параметров.

В ноябре 2020 г. CNews писал о том, что поисковик «Яндекса» перешел на технологию анализа текста на основе нейросетей-трансформеров, в частности, YaTI. Это позволило ему лучше оценивать смысловую связь между запросами и содержанием интернет-документов. В компании сочли внедрение данной технологии важнейшим событием в развитии поисковой системы за последнее десятилетие.

Анализ видео и аудиофайлов в Службах мультимедиа Azure

11 июня 2020 г. корпорация Майкрософт объявила о том, что она не будет продавать технологию распознавания лиц полицейским управлениям в США до тех пор, пока не вступят силу строгие правовые нормы, гарантирующие защиту прав человека. Таким образом, клиенты не смогут использовать возможности по распознаванию лиц или функции, включенные в службы Azure для анализа видео, такие как Распознавание лиц или Видеоанализатор Azure для медиа (ранее Индексатор видео), если клиент является сотрудником полицейского управления США или разрешает использование таких служб работниками правоохранительных органов или для них.

Службы мультимедиа Azure версии 3 позволяют извлекать аналитические сведения из видео- и аудиофайлов с помощью Видеоанализатор Azure для медиа (ранее "Индексатор видео"). В этой статье описаны предустановки анализатора Служб мультимедиа Azure версии 3, используемые для извлечения этих аналитические сведений. Чтобы получить более подробную информацию, воспользуйтесь Видеоанализатором для медиа напрямую. Чтобы определить, в каких случаях лучше использовать Видеоанализатор Azure для медиа, а в каких — предустановки анализатора Служб мультимедиа, ознакомьтесь с документом, в котором приводится сравнение.

Читайте так же:
Звук отстает от видео pinnacle

Для предустановки анализатора аудиофайлов существуют два режима работы "Базовый" и "Стандартный". Описание различий приведено в таблице ниже.

Чтобы анализировать содержимое с помощью предустановок Служб мультимедиа версии 3, необходимо создать Преобразование и отправить Задачу, в которой используется одна из следующих предустановок: VideoAnalyzerPreset или AudioAnalyzerPreset. Руководство, демонстрирующее использование переустановки VideoAnalyzerPreset, см. в разделе Анализ видео в Службах мультимедиа Azure.

Соответствие требованиям, конфиденциальность и безопасность

Хотим напомнить, что при использовании Видеоанализатора Azure для медиа вы должны соблюдать все применимые законы. Кроме того, вы не должны использовать Видеоанализатор Azure для медиа или любые службы Azure каким либо способом, который нарушает права других лиц или может нанести им вред. Перед отправкой любого видеоконтента, включая любые биометрические данные, в Видеоанализатор Azure для медиа для обработки и хранения данных необходимо получить все надлежащие права (включая все соответствующие разрешения) от каждого отдельного пользователя, представленного в видеоконтенте. Узнать о том, как обеспечивается соответствие требованиям, конфиденциальность и безопасность при работе с Видеоанализатором Azure для медиа, можно в Условиях Azure Cognitive Services. Обязательства Майкрософт по обеспечению конфиденциальности и обработке ваших данных см. в Заявлении о конфиденциальности, Условиях использования веб-служб ("OST") и Приложение к обработке данных ("DPA"). Дополнительные сведения о конфиденциальности, включая хранение данных, их удаление или уничтожение, доступны в OST и здесь. Используя Видеоанализатор Azure для медиа, вы обязуетесь соблюдать Условия Cognitive Services, OST, DPA и Заявление о конфиденциальности.

Встроенные предустановки

Сейчас Службы мультимедиа поддерживают следующие встроенные предустановки анализатора:

AudioAnalyzerPreset — режим "Стандартный"

Эта предустановка позволяет извлечь из аудио- и видеофайлов множество аналитических сведений об аудио.

Выходные данные включают в себя JSON-файл (со всеми сведениями) и VTT-файл расшифровки аудиозаписи. Эта предустановка принимает свойство, которое указывает язык входного файла в виде строки BCP47. Аналитические сведения об аудиофайле включают в себя:

  • Транскрибирование аудио — расшифровка произнесенных слов с метками времени. Поддерживается несколько языков.
  • Индексирование речи говорящего — сопоставление говорящих и соответствующих произнесенных слов.
  • Анализ тональности речи — результаты анализа тональности, выполненного по транскрипции аудио.
  • Ключевые слова — ключевые слова, которые извлекаются из транскрипции аудио.

AudioAnalyzerPreset — режим "Базовый"

Эта предустановка позволяет извлечь из аудио- и видеофайлов множество аналитических сведений об аудио.

Выходные данные включают в себя JSON-файл и VTT-файл для расшифровки аудио. Эта предустановка принимает свойство, которое указывает язык входного файла в виде строки BCP47. Выходные данные содержат:

  • Транскрибирование аудио — расшифровка произнесенных слов с метками времени. Поддерживается несколько языков, но автоматическое определение языка и диаризация говорящего не выполняется.
  • Ключевые слова — ключевые слова, которые извлекаются из транскрипции аудио.

VideoAnalyzerPreset

Эта предустановка позволяет извлечь из видеофайлов множество аналитических сведений об аудио и видео. Выходные данные включают в себя JSON-файл (со всеми сведениями), VTT-файл расшифровки аудиозаписи и коллекцию эскизов видео. Эта предустановка также принимает строку ​​BCP47 (представляющую язык видео) как свойство. Сведения о видеосодержимом включают в себя все сведения об аудиосодержимом, упомянутые выше, и следующие дополнительные элементы:

  • Отслеживание лица — промежуток времени, в течение которого лица присутствуют в видео. Для каждого лица задается идентификатор лица и соответствующая коллекция эскизов.
  • Визуальный текст — текст, который обнаруживается с помощью оптического распознавания символов. Текст имеет метку времени, а также используется для извлечения ключевых слов (в дополнение к расшифровке аудио).
  • Опорные кадры —набор ключевых кадров, извлеченных из видео.
  • Модерация визуального содержимого —часть видео, отмеченная как содержимое для взрослых или материалы непристойного характера.
  • Заметка —результат аннотирования видео на основе заданной объектной модели

Элементы insights.json

Выходные данные включают в себя файл JSON (insights.json) со всеми аналитическими сведениями, найденными в видео или аудио. Файл JSON может содержать один из следующих элементов:

transcript

ИмяОписание
идентификаторИдентификатор строки.
textСама расшифровка аудиозаписи.
ЯзыкЯзык расшифровки аудиозаписи. Предназначен для поддержки расшифровки, где каждая строка может быть написана на другом языке.
instancesСписок диапазонов времени, в которых появилась эта строка. Если экземпляр является расшифровкой, будет отображаться только один экземпляр.
ИмяОписание
идентификаторИдентификатор строки OCR.
textТекст OCR.
confidenceДостоверность распознавания.
ЯзыкЯзык OCR.
instancesСписок диапазонов времени, где появилось это OCR (одно и то же OCR может появляться несколько раз).

faces

ИмяОписание
идентификаторИдентификатор лица.
nameОбозначение лица. Это может быть Unknown #0, определенная опознанная знаменитость или обученный клиентом человек.
confidenceДостоверности идентификации лица.
descriptionТекстовое описание знаменитости.
thumbnailIdИдентификатор эскиза лица.
knownPersonIdВнутренний идентификатор (если это известный человек).
referenceIdИдентификатор Bing (если это знаменитости из Bing).
referenceTypeВ настоящее время только Bing.
titleДолжность (если это знаменитость, например, "генеральный директор корпорации Майкрософт").
imageurlURL-адрес изображения, если это знаменитость.
instancesЭкземпляры, где лицо появилось в заданном диапазоне времени. У каждого экземпляра также есть thumbnailsId.

shots

ИмяОписание
идентификаторИдентификатор снимка.
keyframesСписок ключевых кадров в снимке (каждый из них имеет идентификатор и список временных интервалов экземпляров). Экземпляры ключевых кадров имеют поле thumbnailId с идентификатором эскиза keyFrame.
instancesСписок временных интервалов этого снимка (снимки имеют только один экземпляр).

статистика

ИмяОписание
CorrespondenceCountКоличество соответствий в видео.
WordCountЧисло слов каждого говорящего.
SpeakerNumberOfFragmentsЧисло фрагментов в видео на определенного говорящего.
SpeakerLongestMonologСамый длинный монолог говорящего. Учитываются также паузы в монологе говорящего. Паузы в начале и конце монолога удаляются.
SpeakerTalkToListenRatioРезультат вычисления основан на длительности монолога говорящего (без учета пауз между монологами), деленной на общее время видео. Значение времени округляется до трех знаков после запятой.

sentiments

Тональность агрегируется по полю sensimentType (позитивная/нейтральная/негативная). Например, 0–0,1 0,2–0,1.

ИмяОписание
идентификаторИдентификатор тональности.
averageScoreСреднее значение всех оценок всех экземпляров этого типа тональности — позитивная/нейтральная/негативная.
instancesСписок диапазонов времени, в которых появилась эта тональность.
sentimentTypeМожет иметь значение Positive, Neutral или Negative.

метки;

ИмяОписание
идентификаторИдентификатор метки.
nameНазвание метки (например, "Компьютер", "Телевизор").
ЯзыкЯзык метки (при наличии перевода). BCP-47
instancesСписок диапазонов времени, где появилась эта метка (метка может появляться несколько раз). У каждого экземпляра есть поле достоверности.

keywords

ИмяОписание
идентификаторИдентификатор ключевого слова.
textИдентификатор текста.
confidenceДостоверность распознавания ключевого слова.
ЯзыкЯзык ключевого слова (при наличии перевода).
instancesСписок диапазонов времени, где появилось это ключевое слово (ключевое слово может появляться несколько раз).
visualContentModeration

В блоке visualContentModeration содержатся диапазоны времени, в которых Видеоанализатор Azure для медиа обнаружил видео, которое может быть содержимым для взрослых. Если блок visualContentModeration пуст, значит, содержимого предназначенного для взрослых не обнаружено.

Видео, в которых обнаружено содержимое для взрослых или содержимое непристойного характера, могут быть доступны только для закрытого просмотра. Пользователи могут отправить запрос на проверку содержимого человеком. В таком случае атрибут IsAdult будет содержать результаты проверки, выполненной человеком.

Видеоредактор

Видеоредактор — компьютерная программа, включающая в себя набор инструментов, которые позволяют осуществлять нелинейный монтаж видео- и звуковых файлов на компьютере. Кроме того, большинство видеоредакторов позволяют создавать и накладывать титры, осуществлять цветовую и тональную коррекцию изображения, микшировать звук и создавать спецэффекты. Программы профессионального назначения позволяют синхронизировать звук с изображением по временному коду.

Содержание

Обзор [ править | править код ]

Проект [ править | править код ]

Видеоредактор, как правило, предполагает создание листа монтажных решений для работы с видео. В данном случае, это совокупность всех настроек и изменений, сделанных в приложении, которые записываются в отдельном файле проекта. В листе монтажных решений сохраняется список всех медиафайлов, используемых при монтаже, данные о последовательности их воспроизведения в готовом ролике, начальные и конечные точки монтажных кадров, а также все изменения исходных файлов видео и звука. Готовый лист монтажных решений можно открыть для последующего монтажа, при этом все ранее используемые медиафайлы должны быть доступны по ссылкам на пути, которые были сохранены в проекте. В ином случае приложение сообщит о невозможности найти тот или иной файл. В некоторых программах существует возможность прямо в проекте сохранять все исходные файлы, в таком случае не придётся заботиться о сохранении их на своих местах, однако копирование всех файлов может потребовать дополнительное дисковое пространство.

Timeline [ править | править код ]

Timeline (временна́я шкала, монтажная линейка или монтажный стол) — элемент интерфейса программы — полоса (лента), на которой визуально расположены все видео- и звуковые дорожки, и где собственно производится монтаж видеоряда. Расположение клипов на дорожках слева направо соответствуют времени их появления от начала при воспроизведении проекта. В качестве временных отсчётов может использоваться тайм-код.

Окно тайм-кода [ править | править код ]

Тайм-код отображает время, соответствующее позиции на таймлинии от начала проекта, которое может начинаться с нуля или быть заранее заданным. Обычно отображается в формате часы:минуты:секунды:кадры, но иногда кадры могут быть заменены сотыми секунды или вовсе не использоваться.

Окно предварительного просмотра [ править | править код ]

Для просмотра воспроизводимого видео в видеоредакторе используется окно предварительного просмотра. В зависимости от версии приложения при этом могут демонстрироваться наложенные эффекты и переходы. Также, при наличии платы вывода, видео может транслироваться на внешний монитор или иное устройство отображение через различные интерфейсы: IEEE 1394, SDI или по HDMI.

Эффекты [ править | править код ]

Эффекты и фильтры позволяют производить коррекцию и изменения характеристик видео. Наиболее распространёнными из них являются:

Анализ видео [ править | править код ]

Для анализа видео могут применяться:

Звуковое сопровождение [ править | править код ]

В большинстве случаев видео имеет звуковое сопровождение. Некоторые видеоредакторы имеют встроенные возможности по редактированию звука, включая тем самым в себя простейшие функции аудиоредактора. Звуковые дорожки также возможно микшировать, изменять уровни громкости, накладывать фильтры или звуковые эффекты. Для контроля за уровнем звука применяется измеритель уровня, который также присутствует в большинстве редакторов.

Функции видеоредактора [ править | править код ]

Наиболее распространены следующие функции видеоредактора:

Захват [ править | править код ]

Помимо возможности загружать готовые видеофайлы, многие редакторы позволяют захватывать видео, то есть сохранять видеопоток в файл. Как правило, фонограмма записывается одновременно с видео, но также может быть записана позже, при монтаже, в виде аудиокомментариев или дополнительного звукового сопровождения.

В целях экономии дискового пространства видеопоток при захвате сжимается, то есть кодируется с применением алгоритмов компрессии. Выбор параметров кодирования зависит от возможностей компьютера или монтажной станции, разумного соотношения размера файла и качества видео, а также от дальнейших намерений по использованию этого файла.

Монтаж [ править | править код ]

Простейшим возможностями монтажа обладают все видеоредакторы, как то возможность разрезать или склеивать фрагменты видео и звука. Но более продвинутые приложения имеют намного больше возможностей, позволяющие изменять характеристики видео, создавать различные переходы между роликами, изменять масштаб и формат видео, добавлять и устранять шум, производить цветовую коррекцию, добавлять титры и графику, управлять звуковой дорожкой, наконец, создавать стереоскопическое видео (3D).

Финальный просчёт [ править | править код ]

В зависимости от целей последующего использования полученной после монтажа видеопрограммы, необходимо выполнить финальный просчёт (рендеринг) и сжатие видео- и аудиоматериала.

Финальный просчёт позволяет создать новое видео, с применёнными в проекте эффектами и переходами. Для сложных проектов эта операция требует значительных системных ресурсов и может отнимать немало времени. Также в процессе монтажа для просмотра в реальном времени наложенных эффектов может применяться предварительный просчёт или пре-рендеринг, в этом случае просчитанный фрагмент видео записывается во временный файл или в оперативную память.

Сжатие [ править | править код ]

Степень сжатия видеопотока и формат кодека определяется целями последующего применения этого видео. Для высококачественной вещательной продукции требуются видеоматериалы с минимальными искажениями, то есть с малой степенью сжатия и, соответственно, с большим потоком — для видео стандартной чёткости от 25 Мбит/с и выше. Для размещения в интернете и для записи на мобильные устройства применяются эффективные кодеки, позволяющие получить приемлемое качество изображения с невысоким потоком данных — 1—2 Мбит/с для видео стандартной чёткости. Видео высокой чёткости требует бо́льших битрейтов и, соответственно, повышенных требований к системным ресурсам компьютера или монтажной станции.

Авторинг [ править | править код ]

Некоторые видеоредакторы позволяют производить DVD-авторинг — процесс создания образа DVD-видео. Это операция включает в себя создание меню, разделение фильмов на разделы, добавление нескольких звуковых дорожек для различных языков, добавление субтитров. Более продвинутые редакторы имеют также возможность авторинга Blu-ray.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector