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WavePulse:广播电台实时内容分析

信息检索 2025-01-30 v2 人工智能

摘要

广播仍是一种广泛的大众信息传播媒介,AM/FM 广播覆盖的美国人数超过智能手机社交网络或直播电视。越来越多的广播节目也被在线流式传输并通过互联网访问。我们提出 WavePulse 框架,用于实时记录、记录和分析广播内容。虽然我们的框架具有普遍适用性,但我们展示了 WavePulse 在与政治学家团队合作、聚焦2024年总统大选中,的有效性。我们使用 WavePulse 监控396个新闻广播电台的直播流,持续三个月,处理近50万小时的音频流。这些流被转换为带时间戳的、带说话人识别的转录文本,并用于在国家和州层面追踪关键政治学问题,揭示了地方议题如何与国家趋势相互作用,提供了信息流动的见解。我们的结果表明,WavePulse 在来自网络的广播直播内容中具有有效捕捉和分析能力。代码和数据集可在 \url{https://wave-pulse.io} 访问。

关键词

引用

@article{arxiv.2412.17998,
  title  = {WavePulse: Real-time Content Analytics of Radio Livestreams},
  author = {Govind Mittal and Sarthak Gupta and Shruti Wagle and Chirag Chopra and Anthony J DeMattee and Nasir Memon and Mustaque Ahamad and Chinmay Hegde},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2412.17998},
  year   = {2025}
}

备注

To appear at The Web Conference (WWW) 2025. 20 Pages, 24 figures. Access code and dataset at https://wave-pulse.io