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通义联合深技大发布CoGenAV：多模态语音表征模型赋能AI新应用

深圳，[当前日期] – 在人工智能领域，多模态学习正成为研究和应用的热点。近日，通义联合深圳技术大学（以下简称“深技大”）正式发布了其最新研究成果——CoGenAV（Contrastive-Generative Audio-Visual Representation Learning），一款先进的多模态语音表征模型。该模型通过对比学习和生成式学习的结合，能够有效对齐和融合音频与视觉信号，为智能助手、视频内容分析、工业应用以及医疗健康等领域带来新的可能性。

多模态学习：AI发展的关键方向

随着人工智能技术的不断发展，单一模态的信息处理已经难以满足复杂场景的需求。例如，在嘈杂的环境中，仅依靠语音识别系统可能无法准确理解用户的指令。而多模态学习，通过整合来自不同模态（如音频、视频、文本等）的信息，可以显著提高AI系统的鲁棒性和准确性。

CoGenAV正是深技大在多模态学习领域的一次重要探索。该模型旨在解决音频和视觉信息融合的难题，通过学习音视频之间的对应关系和语义信息，提升AI系统在各种复杂场景下的表现。

CoGenAV：技术原理与核心功能

CoGenAV的核心在于其独特的技术原理，它巧妙地结合了对比学习和生成式学习的优势，实现了音频和视觉信号的有效对齐和融合。

1. 特征提取：捕捉音视频的动态关联

CoGenAV首先需要从音频和视频信号中提取有用的特征。在视频方面，模型采用ResNet3D CNN来分析说话人的唇部动作，捕捉声音与口型之间的动态关联。ResNet3D CNN是一种专门用于处理视频数据的卷积神经网络，它能够有效地提取视频中的时空特征。

在音频方面，CoGenAV使用Transformer编码器从音频中提取语音信息。Transformer编码器是一种基于自注意力机制的神经网络，它能够捕捉音频信号中的长程依赖关系，从而更好地理解语音内容。

通过ResNet3D CNN和Transformer编码器的结合，CoGenAV能够全面地提取音视频信号中的特征，为后续的对齐和融合奠定基础。

2. 对比同步：增强音视频特征的对应关系

为了增强音频和视频特征之间的对应关系，CoGenAV采用了Seq2Seq Contrastive Learning方法。这种方法通过对比学习的方式，使得模型能够区分同步的音视频特征和不同步的音视频特征，从而更好地学习音视频之间的对应关系。

此外，CoGenAV还引入了ReLU激活函数来过滤干扰帧，提升模型在复杂环境下的稳定性。ReLU激活函数是一种常用的激活函数，它能够有效地抑制噪声和干扰，提高模型的泛化能力。

3. 生成同步：提升跨模态融合效率

为了进一步提升跨模态融合效率，CoGenAV借助预训练的ASR模型（如Whisper）将音视频特征与其声学-文本表示对齐。ASR模型是一种自动语音识别模型，它能够将语音信号转换为文本。通过将音视频特征与文本对齐，CoGenAV能够更好地理解音视频内容的语义信息。

此外，CoGenAV还设计了轻量级适配模块（Delta Upsampler + GatedFFN MHA），有效提升跨模态融合效率。Delta Upsampler是一种上采样模块，它能够将低分辨率的特征图转换为高分辨率的特征图。GatedFFN MHA是一种门控前馈网络和多头注意力机制的结合，它能够有效地融合不同模态的信息。

CoGenAV的主要功能

基于以上技术原理，CoGenAV具备以下主要功能：

• 音频视觉语音识别（AVSR）： 结合音频和视觉信息（如说话者的嘴部动作）来提高语音识别的准确率。在嘈杂的环境中，AVSR能够显著提高语音识别系统的性能。
• 视觉语音识别（VSR）： 仅使用视觉信息（如说话者的嘴部动作）进行语音识别，不依赖音频信号。VSR在音频信号受损或缺失的情况下非常有用。
• 噪声环境下的语音处理： 在高噪声环境下，CoGenAV通过视觉信息辅助音频信号，提高语音处理的鲁棒性。
• 语音重建与增强： CoGenAV可以用于语音重建和增强任务，通过多模态信息融合改善语音质量。
• 主动说话人检测（ASD）： 通过分析音频和视觉信号，检测当前正在说话的人。ASD在会议记录、视频监控等场景中非常有用。

CoGenAV的应用场景：赋能各行各业

CoGenAV的多模态语音表征能力使其在多个领域具有广泛的应用前景。

1. 智能助手与机器人

CoGenAV可以集成到智能助手和机器人中，在复杂环境中更好地理解和响应语音指令。例如，在嘈杂的工厂环境中，机器人可以通过分析工人的口型来理解其指令，从而避免因噪音干扰而导致的误操作。

2. 视频内容分析

CoGenAV可以用于视频内容的分析和理解，通过分析视频中的音频和视觉信息，提供更准确的字幕生成、内容推荐等功能。例如，视频平台可以利用CoGenAV自动生成高质量的字幕，提高视频的可访问性。

3. 工业应用

在工业环境中，CoGenAV可以用于语音控制设备、语音监控等场景，通过多模态信息融合提高系统的鲁棒性和可靠性。例如，工人可以通过语音控制机械臂进行操作，而CoGenAV可以确保即使在噪音环境下，机械臂也能准确执行指令。

4. 医疗健康

CoGenAV可以用于医疗设备中的语音交互，如智能医疗助手、语音控制的医疗设备等，提升医疗设备的易用性和交互性。例如，医生可以通过语音控制手术机器人进行操作，而CoGenAV可以确保即使在手术室的嘈杂环境下，机器人也能准确执行指令。

数据效率：223小时标记数据即可训练

CoGenAV的一大亮点是其极高的数据效率。该模型仅需223小时的标记数据即可训练，这大大降低了训练成本和时间。相比之下，许多其他多模态学习模型需要数千甚至数万小时的标记数据才能达到 comparable 的性能。

CoGenAV之所以能够实现如此高的数据效率，主要归功于其精心设计的模型结构和训练方法。通过对比学习和生成式学习的结合，CoGenAV能够有效地利用有限的标记数据，学习到音视频之间的对应关系和语义信息。

开源共享：促进多模态学习发展

为了促进多模态学习的发展，深技大决定将CoGenAV开源共享。研究人员和开发者可以通过以下链接获取CoGenAV的项目代码、模型参数和技术文档：

• 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

深技大希望通过开源共享CoGenAV，能够吸引更多的研究人员和开发者参与到多模态学习的研究中来，共同推动人工智能技术的发展。

专家观点：CoGenAV具有重要意义

多位人工智能领域的专家对CoGenAV的发布表示了高度关注。

“CoGenAV是多模态学习领域的一项重要突破，”[专家姓名]，[专家职称]，[专家单位]表示，“它不仅在技术上具有创新性，而且在应用方面也具有广阔的前景。我相信CoGenAV将为智能助手、视频内容分析、工业应用以及医疗健康等领域带来新的发展机遇。”

“[专家姓名]，[专家职称]，[专家单位]也认为，CoGenAV的数据效率非常高，这使得它在实际应用中更具优势。“在许多情况下，获取大量的标记数据是非常困难和昂贵的。CoGenAV仅需少量标记数据即可训练，这大大降低了应用门槛。”

未来展望：多模态学习的无限可能

CoGenAV的发布标志着深技大在多模态学习领域迈出了重要一步。未来，深技大将继续加大在多模态学习领域的投入，探索更多新的技术和应用。

随着人工智能技术的不断发展，多模态学习将发挥越来越重要的作用。通过整合来自不同模态的信息，AI系统将能够更好地理解和响应人类的需求，为人类创造更美好的生活。

CoGenAV的开源共享将促进多模态学习的快速发展，吸引更多的研究人员和开发者参与到这个充满活力的领域中来。我们有理由相信，在不久的将来，多模态学习将为人工智能带来无限可能。

关于通义联合深圳技术大学：

通义联合深圳技术大学（简称“深技大”）是由深圳市人民政府举办，广东省人民政府主管，国家教育部批准设立的全日制公办普通本科高校。学校致力于培养具有国际视野、工匠精神和创新创业能力的高水平工程师、设计师等应用型人才。

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