2025年大学《数据科学》专业题库- 数据科学在音视频处理和计算机视觉中的应用

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学在音视频处理和计算机视觉中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.在处理非结构化的音视频数据时，下列哪一项通常不是数据预处理阶段的核心任务？A.噪声滤除B.数据增强C.特征提取D.数据规范化2.语音识别（ASR）系统中，声学模型主要用来做什么？A.预测文本的语法结构B.将声学特征序列转换为音素序列C.生成最终的文本输出D.管理词汇表3.在计算机视觉中，用于衡量图像或视频内容与给定类别相关程度的任务通常是？A.目标检测B.图像分割C.图像分类D.视频摘要4.卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中之所以有效，主要得益于其什么特性？A.能够处理序列数据B.具备长距离依赖建模能力C.能够自动学习空间层次特征D.对输入数据的尺度不敏感5.对于视频动作识别任务，相比仅使用单帧图像，使用视频数据（包含时序信息）的优势主要体现在？A.显著降低计算复杂度B.能更准确地捕捉动作的动态变化C.减少所需训练数据量D.更容易提取颜色特征6.在特征工程中，将音频信号的时域波形转换为其频谱表示（如功率谱图或梅尔频率倒谱系数MFCC），这属于哪种类型的特征处理？A.降维B.数据变换C.缺失值处理D.标准化7.下列哪种模型结构特别适合处理具有明显时间序列依赖关系的音视频数据（如语音、时序动作）？A.卷积神经网络（CNN）B.递归神经网络（RNN）C.线性回归模型D.决策树8.在目标检测任务中，评估模型性能时，哪个指标更能反映模型找到所有目标的能力？A.精确率（Precision）B.召回率（Recall）C.F1分数D.平均精度均值（mAP）9.对于需要实时处理的音视频应用（如自动驾驶感知），模型选择时通常优先考虑？A.模型的泛化能力B.模型的解释性C.模型的计算效率和推理速度D.模型的参数量大小10.将图像或视频分成多个语义区域，使得每个区域代表一个具有相似语义的内容的过程，在计算机视觉中被称为？A.目标跟踪B.语义分割C.目标分类D.光流估计二、填空题（每空2分，共20分）1.在音视频数据处理中，对于音频信号，常用的时域特征包括______、______等；对于图像信号，常用的空间域特征可能包括颜色直方图、______等。2.计算机视觉中，目标检测算法通常需要输出目标的______和______。3.深度学习模型训练时，为了防止过拟合，常用的正则化技术有______和______。4.语音识别系统中，除了声学模型，还需要语言模型来处理______和______信息。5.视频分析中，动作识别与目标检测的主要区别在于前者需要考虑______信息。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述使用深度学习方法进行图像分类的基本流程。2.解释什么是特征工程，并说明在音视频处理中进行特征工程的重要性。3.描述一下语音情感分析面临的挑战，并列举至少两种可能的情感类别。四、论述题（每题10分，共20分）1.论述数据增强技术在音视频处理中的应用及其对模型性能可能产生的影响。2.选择一个具体的音视频应用场景（如智能视频监控、个性化音频推荐、自动视频摘要等），阐述其中数据科学可以发挥的作用，并简述可能涉及的关键技术和步骤。---试卷答案一、选择题1.C2.B3.C4.C5.B6.B7.B8.B9.C10.B二、填空题1.频率，幅度；纹理2.位置，类别3.L1正则化（或Lasso），L2正则化（或Ridge）4.语法，语义5.时间三、简答题1.基本流程：*准备标注好的图像数据集。*选择合适的CNN架构（如VGG,ResNet,MobileNet）。*将图像输入网络进行前向传播，计算预测类别。*将预测结果与真实标签进行比较，计算损失函数值。*利用反向传播算法和优化器（如Adam,SGD）更新网络参数。*重复上述过程，直到模型在验证集上达到满意性能或收敛。*使用测试集评估最终模型性能。2.特征工程：特征工程是指从原始数据中提取、转换和选择有意义的特征，以用于模型训练的过程。在音视频处理中，原始数据（如像素、波形）往往包含大量冗余或不相关的信息，直接使用效果不佳。特征工程能够将原始数据转化为对特定任务（如语音识别、图像分类）更具代表性和区分度的形式，从而提高模型的学习效率和预测准确性。例如，从音频中提取MFCC，从视频中提取HOG或深度特征，这些都是在原始数据上进行的特征工程操作。3.挑战：语音情感分析面临的挑战包括：情感表达的复杂性和主观性、情感与语音参数的耦合度低且不固定、说话人差异和口音影响、情感强度变化、缺乏大规模标注数据集、以及需要区分细微情感差异等。可能的情感类别：高兴、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、厌恶等基本情感，或更细致的中性、积极、消极等类别。四、论述题1.数据增强技术应用及其影响：*应用：数据增强是一种通过对训练数据进行各种变换来人工增加数据多样性的技术，目的是缓解数据集规模不足、模型过拟合等问题。在音视频处理中，常见的增强技术包括：音频方面，改变音量、添加噪声、时移、频移、速度/音调变化等；视频方面，随机裁剪、旋转、缩放、色彩抖动、时基变换、遮挡、模仿失真、混合音频等。这些变换能模拟真实世界中的变化，使模型更具鲁棒性。*影响：积极影响：1)提高模型泛化能力：使模型对未见过的数据更鲁棒。2)增加数据集多样性：弥补原始数据不足的问题。3)帮助模型学习数据分布的内在规律。4)可能有效防止过拟合。潜在负面影响：1)可能引入不真实或有害信息，影响模型性能。2)增加计算成本和训练时间。3)不当的增强可能导致信息丢失或失真。4)对某些特定任务或变换可能效果不佳。因此，选择合适的增强策略至关重要。2.音视频应用场景分析（以智能视频监控为例）：*应用场景：智能视频监控。*数据科学作用：数据科学在智能视频监控中扮演核心角色，旨在通过分析视频数据自动完成事件检测、行为识别、异常发现、目标追踪等任务，提升监控效率和智能化水平。*关键技术与步骤：*数据采集与预处理：获取视频流，进行去噪、帧提取、分辨率调整等预处理。*特征提取：利用计算机视觉技术提取视频中的时空特征，如使用CNN进行目标检测和分类，使用RNN或3DCNN处理时序信息，提取人物、车辆、物体等信息。*模型训练：使用标注好的数据训练目标检测、行为识别、异常检测等模型。可能涉及深度学习模型如YOLO,SSD,FasterR-CNN,ResNet,LSTM等。