CoGenAV

CoGenAV – 通义联合深圳技术大学推出的多模态语音表征模型

CoGenAV是一款革新的多模态学习模型，专注于音频与视觉信号的高效融合与对齐。通过对比特征对齐和生成文本预测的双重训练目标，CoGenAV能够在仅使用223小时标记数据的情况下，展现出卓越的数据利用效率。此模型利用同步的音频、视频和文本数据，深入挖掘时间对应关系和语义信息，为各种应用场景提供支持。

CoGenAV是什么

CoGenAV（Contrastive-Generative Audio-Visual Representation Learning）是一个前沿的多模态学习模型，旨在实现音频与视觉信息的深度融合。通过对比特征与生成文本预测的双重目标进行训练，CoGenAV利用同步的音频、视频和文本数据，精准捕捉时间与语义间的关联。其独特之处在于只需223小时的标注数据，便可展现出极高的数据效率。

主要功能

• 音频视觉语音识别（AVSR）：结合音频与视觉信息（如说话者的嘴部动作），显著提升语音识别的准确性。
• 视觉语音识别（VSR）：在不依赖音频信号的情况下，通过视觉信息（如嘴部动作）完成语音识别。
• 噪声环境下的语音处理：在嘈杂环境中，借助视觉信息增强音频信号，提高语音处理的稳定性。
• 语音重建与增强：通过多模态信息的融合，CoGenAV可用于语音重建和增强，提升语音质量。
• 主动说话人检测（ASD）：结合音频与视觉信号，准确识别当前正在说话的人。

产品官网

• Github仓库：https://github.com/HumanMLLM/CoGenAV
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/detao/CoGenAV
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.03186

应用场景

• 智能助手与机器人：CoGenAV的多模态表征可集成进智能助手与机器人，从而在复杂环境中更精准地理解并响应语音指令。
• 视频内容分析：利用CoGenAV可对视频内容进行深度分析，通过音频与视觉信息的结合，提供更精准的字幕生成和内容推荐功能。
• 工业应用：在工业环境中，CoGenAV可用于语音控制设备及语音监控，通过多模态信息融合提升系统的鲁棒性与可靠性。
• 医疗健康：CoGenAV能够应用于医疗设备中的语音交互，如智能医疗助手和语音控制的医疗设备，提升其易用性与交互性。

常见问题

• CoGenAV的训练数据需求有多大？：CoGenAV只需223小时的标记数据便可进行训练，展现出优越的数据效率。
• CoGenAV适用于哪些领域？：CoGenAV广泛适用于智能助手、视频内容分析、工业应用以及医疗健康等多个领域。
• 如何获取CoGenAV的相关资料？：用户可以访问其Github仓库、HuggingFace模型库及arXiv技术论文获取详细信息。