配音演员的声音对广告效果的影响--基于机器学习的声音广告研究

With the rapid popularizing of automobile and mobile electronic devices, the audio advertisement got very fast progress in recent years, in which the radio advertisement was the outstanding representative. In audio advertisement, the voice of dubber is the protagonist. But there are rare researches on the impact of dubber's voice on advertising performance. This project will focus on this question using the big data research method from computer science. We will collect, store, and analyze the audio data from multi-channel, and form the audio database for the research. We will extract and analyze the audio features and construct the "advertisement voice features model", "advertisement task-voice matching model" and "voice-imagine-attitude chain". This project is an interdisciplinary research plan, the expected result will be very useful and expansible for the advertisers, they will help the advertiser to find out the most proper voice for the advertisement task and help them to select and training the dubbers.

随着汽车的快速普及和移动电子设备的兴起，以广播广告为代表的声音广告近些年来获得飞速成长。在声音广告中，配音演员的声音是广告的主角，但是关于配音演员的声音如何对广告效果产生影响的研究目前还相对较少。 有鉴于此，本项目将在前期研究的基础上，从计算机科学领域借鉴相关的机器学习等大数据研究工具，通过多种渠道获取、存储并建立相关的声音广告数据库，分析、提取并构建"广告声音特征模型"，对各项声音特征进行广告效果测量，在此基础上形成"广告任务-声音匹配模型"，并深入探索声音影响听众感知的内在机制，形成"声音-意想-态度"链理论模型。 本项目属于跨领域的交叉学科研究，预期的研究成果对于广告界来说具有很强的应用性和延伸性，可以帮助企业为广告挑选出适合的声音并建立起定量、规范的广告配音演员选择体系。

大数据时代已经到来，在互联网大数据中绝大部分的数据将是以音频、视频、文本等非结构化数据的形式存在。对这些非结构化数据进行存储、处理、分析并应用于商业实践是当下企业和研究者关注的重点。本项目聚焦于声音广告中配音数据的处理和分析，利用声学和计算科学的研究方法对广告声音特征进行抽取并利用统计学技术进行分析，探究配音演员的声音对广告效果的影响，并试图建立起声学参数与声音类型之间的联系。初步的研究结果不仅发现了配音演员的声音对广告效果的影响，及不同的声音类型对广告效果的影响作用，并在此基础上对声学参数与声音类型之间的关联进行了探索。研究结论不仅是在音频数据研究领域的有益探索的结果，更为本领域的研究者提出了音频数据处理和分析的技术框架，在实践中可以帮助广告企业建立客观的声音演员选择、培训及评价标准。