跨模态通信总丢失语义、产生歧义?加入AI大模型,LAM-MSC实现四模态统一高效传输

LAM-MSC让语义通信既「懂你」又「抗噪」

跨模态通信总丢失语义、产生歧义?加入AI大模型,LAM-MSC实现四模态统一高效传输

原标题:跨模态通信总丢失语义、产生歧义?加入AI大模型,LAM-MSC实现四模态统一高效传输
文章来源:机器之心
内容字数:6101字

基于AI大模型的多模态语义通信框架:LAM-MSC

本文介绍了由湖南师范大学、学和东南大学等机构的研究团队提出的基于AI大模型的多模态语义通信(LAM-MSC)框架,该框架旨在解决传统语义通信系统在处理多模态数据时面临的数据异构、语义歧义和信号衰落等挑战。

1. 多模态语义通信的挑战

传统的单模态语义通信系统只能处理单一类型的数据,而多模态语义通信需要处理文本、语音、图像、视频等多种模态数据,这带来了数据异构、语义歧义和信号衰落等挑战。 数据异构要求系统能够处理不同格式的数据并进行语义对齐;语义歧义则源于不同模态之间或不同知识背景下的语义理解差异;信号衰落则会造成信息丢失或语义变化。

2. LAM-MSC框架的贡献

LAM-MSC框架主要贡献在于提出了三个关键技术:

  1. 统一的语义表示:采用多模态对齐技术(MMA)和可组合扩散模型(CoDi)将多种模态数据统一到文本模态,提升语义一致性和信息传输效率。

  2. 个性化语义理解:设计了基于个性化大语言模型的知识库(LKB),利用GPT-4模型理解个人信息,并通过个性化提示库进行上下文学习,消除语义歧义。

  3. 生成式信道估计:提出使用条件生成对抗网络(CGE)进行信道估计,提高信道增益预测的准确性,从而减轻信号衰落的影响。

3. LAM-MSC框架的实现步骤

LAM-MSC框架通过五个关键步骤实现多模态语义通信:基于MMA的模态转换、基于LKB的语义提取、基于CGE辅助的语义通信数据传输、基于LKB的语义恢复和基于MMA的模态恢复。 该框架将多种模态数据转换为文本,提取关键信息,进行个性化语义理解,利用CGE进行信道估计,最终将文本数据恢复为原始模态数据,确保语义的一致性。

4. 仿真结果

仿真结果表明,LAM-MSC框架在不同信噪比下均能有效提升多模态语义通信的准确性。个性化知识库(LKB)和生成式信道估计(CGE)均对提高准确性起到了积极作用。与仅处理单模态数据的DeepJSCC-V和Fairseq方法相比,LAM-MSC在压缩率方面表现更好。

5. 总结

LAM-MSC框架利用AI大模型,有效地解决了多模态语义通信中的关键挑战,为实现低延迟、高质量的沉浸式多模态通信提供了新的思路。该框架在统一语义表示、个性化语义理解和生成式信道估计等方面取得了显著进展,为未来的多模态通信研究提供了重要的参考价值。


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