随着音频资源的日益增多和网络多元化服务质量的不断提高,由此带来的复杂性使得难以对网络中的音频资源进行有效管理,究其原因是忽略了音频资源内容语义的管理,从而导致了信息孤岛的难于理解且相互分离。本课题以音频语义理解为基点,建立统一且高效的音频内容管理机制。针对UCL标引的音频资源信息,本论文主要从数字音频水印管理和音频语义分类检索两方面展开研究,并提出了相应的算法模型设计方案及对应的仿真验证分析。论文主要研究内容如下:　　 (1)研究基于UCL标引的数字水印音频语义管理技术,提出基于UCL的RBF神经网络双重语义水印算法,该方法用UCL技术对音频资源标引,设计基于UCL的音频语义标引框架,并建立数字音频语义水印模型。在模型中,用RBF神经网络自适应选择水印嵌入的最佳音频数据段,用小波变换提取所选音频段的近似分量和细节分量,并在两种分量中嵌入不同的语义信息。用形成的双重语义水印实现语义信息和原始音频信号一体化的传输,并用同步码技术解决水印信息的有效检测与监督。实验结果表明:在嵌入水印为信息量较大的语义信息时,本文采用的方法仍有较好的鲁棒性和不可听性,同时,同步码技术可有效保证水印信息的检测和监督,并改善了传输中的抗同步攻击能力。　　 (2)针对音频特征向量无法表示音频信息多语义特性及各语义间的相关性,提出了基于张量UCL的音频语义特征表征方式,将音频信息表示为三阶张量,并构建多语义张量空间。在此空间中,张量语义离散度(TSD)能有效聚集具有相同语义的音频资源,通过计算各音频资源的TSD来完成对音频资源的分类。为有效处理TSD分类的经验知识以用于对未知语义信息的音频自动分类,构建了RBF张量神经网络(RBFTNN)。实验结果表明,在多语义分类的情况下,TSD算法的分类性能明显优于当前典型的GMM算法；通过与支持向量机(SVM)学习模型相比可知,基于TSD的RBFTNN模型分类学习的准确率明显优于基于TSD的SVM模型。