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

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框架：LAM-MSC

本文介紹了由湖南師范大學、學和東南大學等機構的研究團隊提出的基于AI大模型的多模態語義通信（LAM-MSC）框架，該框架旨在解決傳統語義通信系統在處理多模態數據時面臨的數據異構、語義歧義和信號衰落等挑戰。

1. 多模態語義通信的挑戰

傳統的單模態語義通信系統只能處理單一類型的數據，而多模態語義通信需要處理文本、語音、圖像、視頻等多種模態數據，這帶來了數據異構、語義歧義和信號衰落等挑戰。 數據異構要求系統能夠處理不同格式的數據并進行語義對齊；語義歧義則源于不同模態之間或不同知識背景下的語義理解差異；信號衰落則會造成信息丟失或語義變化。

2. LAM-MSC框架的貢獻

LAM-MSC框架主要貢獻在于提出了三個關鍵技術：

1. 統一的語義表示：采用多模態對齊技術（MMA）和可組合擴散模型（CoDi）將多種模態數據統一到文本模態，提升語義一致性和信息傳輸效率。

2. 個性化語義理解：設計了基于個性化大語言模型的知識庫（LKB），利用GPT-4模型理解個人信息，并通過個性化提示庫進行上下文學習，消除語義歧義。

3. 生成式信道估計：提出使用條件生成對抗網絡（CGE）進行信道估計，提高信道增益預測的準確性，從而減輕信號衰落的影響。

3. LAM-MSC框架的實現步驟

LAM-MSC框架通過五個關鍵步驟實現多模態語義通信：基于MMA的模態轉換、基于LKB的語義提取、基于CGE輔助的語義通信數據傳輸、基于LKB的語義恢復和基于MMA的模態恢復。 該框架將多種模態數據轉換為文本，提取關鍵信息，進行個性化語義理解，利用CGE進行信道估計，最終將文本數據恢復為原始模態數據，確保語義的一致性。

4. 仿真結果

仿真結果表明，LAM-MSC框架在不同信噪比下均能有效提升多模態語義通信的準確性。個性化知識庫（LKB）和生成式信道估計（CGE）均對提高準確性起到了積極作用。與僅處理單模態數據的DeepJSCC-V和Fairseq方法相比，LAM-MSC在壓縮率方面表現更好。

5. 總結

LAM-MSC框架利用AI大模型，有效地解決了多模態語義通信中的關鍵挑戰，為實現低延遲、高質量的沉浸式多模態通信提供了新的思路。該框架在統一語義表示、個性化語義理解和生成式信道估計等方面取得了顯著進展，為未來的多模態通信研究提供了重要的參考價值。

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