2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學(xué)在音視頻處理和計算機(jī)視覺中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在處理非結(jié)構(gòu)化的音視頻數(shù)據(jù)時，下列哪一項通常不是數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的核心任務(wù)？A.噪聲濾除B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.特征提取D.數(shù)據(jù)規(guī)范化2.語音識別（ASR）系統(tǒng)中，聲學(xué)模型主要用來做什么？A.預(yù)測文本的語法結(jié)構(gòu)B.將聲學(xué)特征序列轉(zhuǎn)換為音素序列C.生成最終的文本輸出D.管理詞匯表3.在計算機(jī)視覺中，用于衡量圖像或視頻內(nèi)容與給定類別相關(guān)程度的任務(wù)通常是？A.目標(biāo)檢測B.圖像分割C.圖像分類D.視頻摘要4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在計算機(jī)視覺中之所以有效，主要得益于其什么特性？A.能夠處理序列數(shù)據(jù)B.具備長距離依賴建模能力C.能夠自動學(xué)習(xí)空間層次特征D.對輸入數(shù)據(jù)的尺度不敏感5.對于視頻動作識別任務(wù)，相比僅使用單幀圖像，使用視頻數(shù)據(jù)（包含時序信息）的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在？A.顯著降低計算復(fù)雜度B.能更準(zhǔn)確地捕捉動作的動態(tài)變化C.減少所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)量D.更容易提取顏色特征6.在特征工程中，將音頻信號的時域波形轉(zhuǎn)換為其頻譜表示（如功率譜圖或梅爾頻率倒譜系數(shù)MFCC），這屬于哪種類型的特征處理？A.降維B.數(shù)據(jù)變換C.缺失值處理D.標(biāo)準(zhǔn)化7.下列哪種模型結(jié)構(gòu)特別適合處理具有明顯時間序列依賴關(guān)系的音視頻數(shù)據(jù)（如語音、時序動作）？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.線性回歸模型D.決策樹8.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，評估模型性能時，哪個指標(biāo)更能反映模型找到所有目標(biāo)的能力？A.精確率（Precision）B.召回率（Recall）C.F1分?jǐn)?shù)D.平均精度均值（mAP）9.對于需要實時處理的音視頻應(yīng)用（如自動駕駛感知），模型選擇時通常優(yōu)先考慮？A.模型的泛化能力B.模型的解釋性C.模型的計算效率和推理速度D.模型的參數(shù)量大小10.將圖像或視頻分成多個語義區(qū)域，使得每個區(qū)域代表一個具有相似語義的內(nèi)容的過程，在計算機(jī)視覺中被稱為？A.目標(biāo)跟蹤B.語義分割C.目標(biāo)分類D.光流估計二、填空題（每空2分，共20分）1.在音視頻數(shù)據(jù)處理中，對于音頻信號，常用的時域特征包括______、______等；對于圖像信號，常用的空間域特征可能包括顏色直方圖、______等。2.計算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測算法通常需要輸出目標(biāo)的______和______。3.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時，為了防止過擬合，常用的正則化技術(shù)有______和______。4.語音識別系統(tǒng)中，除了聲學(xué)模型，還需要語言模型來處理______和______信息。5.視頻分析中，動作識別與目標(biāo)檢測的主要區(qū)別在于前者需要考慮______信息。三、簡答題（每題5分，共15分）1.簡述使用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行圖像分類的基本流程。2.解釋什么是特征工程，并說明在音視頻處理中進(jìn)行特征工程的重要性。3.描述一下語音情感分析面臨的挑戰(zhàn)，并列舉至少兩種可能的情感類別。四、論述題（每題10分，共20分）1.論述數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)在音視頻處理中的應(yīng)用及其對模型性能可能產(chǎn)生的影響。2.選擇一個具體的音視頻應(yīng)用場景（如智能視頻監(jiān)控、個性化音頻推薦、自動視頻摘要等），闡述其中數(shù)據(jù)科學(xué)可以發(fā)揮的作用，并簡述可能涉及的關(guān)鍵技術(shù)和步驟。---試卷答案一、選擇題1.C2.B3.C4.C5.B6.B7.B8.B9.C10.B二、填空題1.頻率，幅度；紋理2.位置，類別3.L1正則化（或Lasso），L2正則化（或Ridge）4.語法，語義5.時間三、簡答題1.基本流程：*準(zhǔn)備標(biāo)注好的圖像數(shù)據(jù)集。*選擇合適的CNN架構(gòu)（如VGG,ResNet,MobileNet）。*將圖像輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行前向傳播，計算預(yù)測類別。*將預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽進(jìn)行比較，計算損失函數(shù)值。*利用反向傳播算法和優(yōu)化器（如Adam,SGD）更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。*重復(fù)上述過程，直到模型在驗證集上達(dá)到滿意性能或收斂。*使用測試集評估最終模型性能。2.特征工程：特征工程是指從原始數(shù)據(jù)中提取、轉(zhuǎn)換和選擇有意義的特征，以用于模型訓(xùn)練的過程。在音視頻處理中，原始數(shù)據(jù)（如像素、波形）往往包含大量冗余或不相關(guān)的信息，直接使用效果不佳。特征工程能夠?qū)⒃紨?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對特定任務(wù)（如語音識別、圖像分類）更具代表性和區(qū)分度的形式，從而提高模型的學(xué)習(xí)效率和預(yù)測準(zhǔn)確性。例如，從音頻中提取MFCC，從視頻中提取HOG或深度特征，這些都是在原始數(shù)據(jù)上進(jìn)行的特征工程操作。3.挑戰(zhàn)：語音情感分析面臨的挑戰(zhàn)包括：情感表達(dá)的復(fù)雜性和主觀性、情感與語音參數(shù)的耦合度低且不固定、說話人差異和口音影響、情感強(qiáng)度變化、缺乏大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)集、以及需要區(qū)分細(xì)微情感差異等。可能的情感類別：高興、悲傷、憤怒、恐懼、驚訝、厭惡等基本情感，或更細(xì)致的中性、積極、消極等類別。四、論述題1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用及其影響：*應(yīng)用：數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行各種變換來人工增加數(shù)據(jù)多樣性的技術(shù)，目的是緩解數(shù)據(jù)集規(guī)模不足、模型過擬合等問題。在音視頻處理中，常見的增強(qiáng)技術(shù)包括：音頻方面，改變音量、添加噪聲、時移、頻移、速度/音調(diào)變化等；視頻方面，隨機(jī)裁剪、旋轉(zhuǎn)、縮放、色彩抖動、時基變換、遮擋、模仿失真、混合音頻等。這些變換能模擬真實世界中的變化，使模型更具魯棒性。*影響：積極影響：1)提高模型泛化能力：使模型對未見過的數(shù)據(jù)更魯棒。2)增加數(shù)據(jù)集多樣性：彌補(bǔ)原始數(shù)據(jù)不足的問題。3)幫助模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布的內(nèi)在規(guī)律。4)可能有效防止過擬合。潛在負(fù)面影響：1)可能引入不真實或有害信息，影響模型性能。2)增加計算成本和訓(xùn)練時間。3)不當(dāng)?shù)脑鰪?qiáng)可能導(dǎo)致信息丟失或失真。4)對某些特定任務(wù)或變換可能效果不佳。因此，選擇合適的增強(qiáng)策略至關(guān)重要。2.音視頻應(yīng)用場景分析（以智能視頻監(jiān)控為例）：*應(yīng)用場景：智能視頻監(jiān)控。*數(shù)據(jù)科學(xué)作用：數(shù)據(jù)科學(xué)在智能視頻監(jiān)控中扮演核心角色，旨在通過分析視頻數(shù)據(jù)自動完成事件檢測、行為識別、異常發(fā)現(xiàn)、目標(biāo)追蹤等任務(wù)，提升監(jiān)控效率和智能化水平。*關(guān)鍵技術(shù)與步驟：*數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：獲取視頻流，進(jìn)行去噪、幀提取、分辨率調(diào)整等預(yù)處理。*特征提取：利用計算機(jī)視覺技術(shù)提取視頻中的時空特征，如使用CNN進(jìn)行目標(biāo)檢測和分類，使用RNN或3DCNN處理時序信息，提取人物、車輛、物體等信息。*模型訓(xùn)練：使用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練目標(biāo)檢測、行為識別、異常檢測等模型?？赡苌婕吧疃葘W(xué)習(xí)模型如YOLO,SSD,FasterR-CNN,ResNet,LSTM等。