Какие методы используются для разработки мультимодальных моделей обработки текста и речи?

Для разработки мультимодальных моделей обработки текста и речи используются различные методы, среди них:

• Конкатенация признаков. sdo.rea.ru Это метод объединения различных типов признаков в одну векторную репрезентацию. sdo.rea.ru Он полезен при работе с мультимодальными данными, где разные источники информации представлены разными наборами признаков. sdo.rea.ru
• Методы слияния признаков. www.ultralytics.com После извлечения признаков мультимодальные модели объединяют их в единое представление. www.ultralytics.com Есть несколько стратегий слияния: www.ultralytics.com
• Раннее слияние. www.ultralytics.com www.getguru.com Объединяет сырые данные из различных модальностей перед обработкой. www.getguru.com
• Позднее слияние. www.ultralytics.com www.getguru.com Сохраняет разделение модальностей до финальных этапов принятия решений, когда прогнозы от каждой модальности объединяются. www.ultralytics.com
• Гибридное слияние. www.ultralytics.com www.getguru.com Баланс между ранним и поздним слиянием, обеспечивает гибкость для различных приложений. www.getguru.com
• Кросс-модальное обучение. www.getguru.com Позволяет моделям ИИ переносить знания между различными типами данных. www.getguru.com Например, ИИ, обученный как на текстовых, так и на изображениях, может генерировать точные подписи к изображениям без явного обучения на каждой возможной комбинации. www.getguru.com
• Механизмы внимания. www.ultralytics.com www.getguru.com Позволяют моделям динамически фокусироваться на наиболее значимых аспектах каждого входного сигнала. www.ultralytics.com Например, слои внимания позволяют модели напрямую связывать конкретные текстовые описания с соответствующими им областями в визуальных данных. www.ultralytics.com
• Синтез межмодальных данных. media.future-hub.io Генерируют недостающие модальности, например, через VQGAN-CLIP для изображений или WaveNet для аудио. media.future-hub.io
• Интеграция онлайновой синхронизации через временные метки. media.future-hub.io Например, алгоритмы вроде Dynamic Time Warping (DTW) для сопоставления аудио и текста в реальном времени с задержкой менее 200 мс. media.future-hub.io