CoGenAV多模态语音表征模型——通义联合深圳技术大学联合推出

CoGenAV介绍与应用

CoGenAV（Contrastive-Generative Audio-Visual Representation Learning）是一款先进的多模态学习模型，专注于音频与视觉信号的对齐与融合。该系统通过对比特征对齐和生成文本预测的双目标训练策略，在同步音视频与文本数据中提取时间对应关系和语义信息。值得注意的是，CoGenAV仅需223小时标记数据即可完成高效训练，展现出卓越的数据利用效率。

核心功能解析

CoGenAV系统集成了多项强大功能，能够处理复杂的语音与视觉交互场景：

• 音频视觉语音识别（AVSR）：通过整合音频信号和说话者口型信息，显著提升语音识别的准确率。
• 纯视觉语音识别（VSR）：仅依赖于视觉信息（如嘴部动作），在无声音输入的情况下实现精准的语音识别。
• 噪声环境优化：在高噪音背景下，系统通过强化视觉信号处理能力来提升语音识别的鲁棒性。
• 语音增强与重建：利用多模态信息融合技术，有效改善语音质量，实现高质量的语音重建。
• 说话人检测：基于音视频特征分析，准确识别人脸和声音信号，判断当前正在发言的对象。

技术架构解析

CoGenAV的技术框架主要由以下几个关键模块构成：

• 特征提取模块：采用改进的ResNet3D CNN网络对视频中的说话人唇部动作进行分析，精准捕捉声音与口型之间的动态关联。同时，利用Transformer编码器从原始音频信号中提取高效语音特征，并实现音视频模态间的精确对齐。
• 对比同步机制：创新性地引入序列到序列的对比学习方法，强化音视频特征之间的对应关系。通过ReLU激活函数筛选有效帧信息，显著提升模型在复杂环境下的稳定性和鲁棒性。
• 生成式对齐模块：基于预训练的ASR模型（如Whisper），将音视频特征与其文本表示进行对齐处理。创新设计的Delta Upsampler和GatedFFN-MHA轻量级适配器，有效提升了跨模态数据融合效率。

项目资源访问

为了方便研究与应用，CoGenAV提供了丰富的开源资源：

• Github仓库：提供完整的模型代码和训练示例，地址为：https://github.com/HumanMLLM/CoGenAV
• HuggingFace模型库：在线托管的预训练模型资源位于：https://huggingface.co/detao/CoGenAV
• 技术论文：详细的技术报告可访问arXiv页面：https://arxiv.org/pdf/2505.03186

应用场景与价值

CoGenAV技术在多个领域展现出广泛的应用潜力：

• 智能语音交互系统：通过多模态信息融合，显著提升语音识别的准确率和鲁棒性。
• 视频通话增强：在嘈杂环境中也能实现清晰的语音交流，提升用户体验。
• 机器人与自动驾驶：为智能设备提供更可靠的语音理解能力。
• 教育与客服领域：通过高精度语音识别技术优化人机交互流程。

CoGenAV系统不仅在技术创新上取得了显著突破，还通过高效的资源利用和开放的项目架构，为学术研究和商业应用提供了重要支持。未来随着技术的不断进步，相信它会在更多领域发挥重要作用。