CoGenAV – 通義聯合深圳技術大學推出的多模態語音表征模型

CoGenAV是一款革新的多模態學習模型，專注于音頻與視覺信號的高效融合與對齊。通過對比特征對齊和生成文本預測的雙重訓練目標，CoGenAV能夠在僅使用223小時標記數據的情況下，展現出卓越的數據利用效率。此模型利用同步的音頻、視頻和文本數據，深入挖掘時間對應關系和語義信息，為各種應用場景提供支持。

CoGenAV是什么

CoGenAV（Contrastive-Generative Audio-Visual Representation Learning）是一個前沿的多模態學習模型，旨在實現音頻與視覺信息的深度融合。通過對比特征與生成文本預測的雙重目標進行訓練，CoGenAV利用同步的音頻、視頻和文本數據，精準捕捉時間與語義間的關聯。其獨特之處在于只需223小時的標注數據，便可展現出極高的數據效率。

主要功能

• 音頻視覺語音識別（AVSR）：結合音頻與視覺信息（如說話者的嘴部動作），顯著提升語音識別的準確性。
• 視覺語音識別（VSR）：在不依賴音頻信號的情況下，通過視覺信息（如嘴部動作）完成語音識別。
• 噪聲環境下的語音處理：在嘈雜環境中，借助視覺信息增強音頻信號，提高語音處理的穩定性。
• 語音重建與增強：通過多模態信息的融合，CoGenAV可用于語音重建和增強，提升語音質量。
• 主動說話人檢測（ASD）：結合音頻與視覺信號，準確識別當前正在說話的人。

產品官網

• Github倉庫：https://github.com/HumanMLLM/CoGenAV
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/detao/CoGenAV
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2505.03186

應用場景

• 智能助手與機器人：CoGenAV的多模態表征可集成進智能助手與機器人，從而在復雜環境中更精準地理解并響應語音指令。
• 視頻內容分析：利用CoGenAV可對視頻內容進行深度分析，通過音頻與視覺信息的結合，提供更精準的字幕生成和內容推薦功能。
• 工業應用：在工業環境中，CoGenAV可用于語音控制設備及語音監控，通過多模態信息融合提升系統的魯棒性與可靠性。
• 醫療健康：CoGenAV能夠應用于醫療設備中的語音交互，如智能醫療助手和語音控制的醫療設備，提升其易用性與交互性。

常見問題

• CoGenAV的訓練數據需求有多大？：CoGenAV只需223小時的標記數據便可進行訓練，展現出優越的數據效率。
• CoGenAV適用于哪些領域？：CoGenAV廣泛適用于智能助手、視頻內容分析、工業應用以及醫療健康等多個領域。
• 如何獲取CoGenAV的相關資料？：用戶可以訪問其Github倉庫、HuggingFace模型庫及arXiv技術論文獲取詳細信息。