LAM-MSC讓語義通信既「懂你」又「抗噪」

原標題：跨模態通信總丟失語義、產生歧義？加入AI大模型，LAM-MSC實現四模態統一高效傳輸
文章來源：機器之心
內容字數：6101字

基于AI大模型的多模態語義通信研究

近年來，隨著人工智能與物聯網的結合，語義通信逐漸成為通信系統發展的新方向。湖南師范大學等機構的研究團隊提出了一種基于AI大模型的多模態語義通信框架（LAM-MSC），旨在解決多模態數據傳輸中的挑戰。

1. 多模態語義通信的背景

傳統的語義通信系統只能處理單一模態數據，而多模態語義通信系統則能夠處理文本、音頻、圖像和視頻等多種數據格式。這種系統在傳輸多模態數據時能夠顯著減少開銷和提高效率。

2. 面臨的挑戰

多模態語義通信面臨數據異構、語義歧義和信號衰落等挑戰：

• 數據異構：需處理多種格式的數據，并解決不同模態之間的語義對齊問題。
• 語義歧義：不同模態之間的傳輸可能導致語義誤解。
• 信號衰落：傳輸過程中信號可能受到干擾，導致信息丟失。

3. LAM-MSC框架的貢獻

該框架主要有以下三項創新：

• 統一的語義表示：通過多模態對齊技術（MMA）和可組合擴散模型（CoDi）提升語義一致性和傳輸效率。
• 個性化語義理解：基于個性化LLM的知識庫（LKB）來消除語義歧義。
• 生成式信道估計（CGE）：通過條件生成對抗網絡進行信道估計，提高信道增益預測的準確性。

4. 實現過程

LAM-MSC框架通過五個關鍵步驟實現多模態語義通信，包括模態轉換、語義提取、數據傳輸、語義恢復和模態恢復。通過這些步驟，系統能夠將多模態數據有效轉化并傳輸，同時保持語義的一致性。

5. 實驗結果

實驗表明，提高信噪比能顯著提升多模態語義通信的準確性。此外，比較不同方法后發現，LAM-MSC在處理多模態數據時表現出色，能夠有效減少傳輸數據量。

結論

基于AI大模型的多模態語義通信框架LAM-MSC為未來的智能通信系統提供了新的思路，能夠有效應對多模態數據傳輸中的多種挑戰。

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