CoGenAV— 通义联合深圳技术大学推出的多模态语音表征模型

cogenav 是一种先进的多模态学习框架，致力于和视觉信号的良好与音频整合。该模型通过对比特征瞄准和生成式文本预测的双重训练目标，利用同步的音频、视频及文本数据，以学习时间关系和语义信息。指示对应的是，cogenav 标注 223 小时的标注数据即可完成训练，检查了卓越的数据效率。CoGenAV的核心功能视觉语音识别（AVSR）：能够结合音频和信息（例如说话者唇部动作）来提高语音识别的准确性。 视觉视觉语音识别（VSR）：仅依靠信息（例如唇部动作）进行语音识别，不需要依赖音频信号。高噪音环境下的语音处理：在切杂环境中，借助视觉信息补充音频信号，增强语音处理的稳定性。语音重建与增强：可评估语音重建与增强融合任务，通过多模态信息优化语音质量。主动说话人检测（ASD）：通过分析音频和视觉信号，判断当前正在说话的人。CoGenAV特征提取的核心技术原理：在特征提取阶段，CoGenAV使用ResNet3D CNN 分析视频中说话人的唇部动作，捕捉声音与口型间的联系。同时，运用Transformer编码器从音频中提取语音动态信息，并确保音视频特征的精确对准。对比同步：采用序列到序列对比学习方法，强化音频与视频特征间的关联性，引入ReLU激活函数消除干扰帧，从而增强模型在复杂环境下的适应能力。生成同步：借助预训练的ASR模型（例如Whisper）将音视频特征与声学-文本表示色彩，设计轻量化级机器人模块（Delta Upsampler GatedFFN MHA），显着提升跨模态融合效率。CoGenAV的资源链接GitHub仓库：https：//www.php.cn/link/5881fccfa15a85aaf86e7a196f12f5adHuggingFace模型库：https：//www.php.cn/link/0406576f71bdf8cdb29942cd5c1548c7arXiv 技术论文：https：//www.php.cn/link/ec390e445f99f5d8c57a847f02552fbcCoGenAV智能助手与机器人的潜在应用场景：其多模态表征能力可封装智能助手和机器人系统中，在复杂环境下更容易理解和执行高效语音。视频内容分析：适用于视频的分析与理解，通过解析视频中的音频和信息视觉，实现更精准的字幕生成、内容推荐等功能。工业领域应用：在工业场景下，可用于语音控制设备、语音监控等，通过多模态信息融合提升系统的稳定性和可靠性。医疗健康领域：可用于医疗设备中的语音交互，如智能医疗助手、语音控制的医疗设备等，改善医疗设备的操作便捷性和交互体验。

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