LAM-MSC讓語(yǔ)義通信既「懂你」又「抗噪」

原標(biāo)題：跨模態(tài)通信總丟失語(yǔ)義、產(chǎn)生歧義？加入AI大模型，LAM-MSC實(shí)現(xiàn)四模態(tài)統(tǒng)一高效傳輸
文章來(lái)源：機(jī)器之心
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基于AI大模型的多模態(tài)語(yǔ)義通信框架：LAM-MSC

本文介紹了由湖南師范大學(xué)、學(xué)和東南大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)提出的基于AI大模型的多模態(tài)語(yǔ)義通信（LAM-MSC）框架，該框架旨在解決傳統(tǒng)語(yǔ)義通信系統(tǒng)在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)面臨的數(shù)據(jù)異構(gòu)、語(yǔ)義歧義和信號(hào)衰落等挑戰(zhàn)。

1. 多模態(tài)語(yǔ)義通信的挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)的單模態(tài)語(yǔ)義通信系統(tǒng)只能處理單一類型的數(shù)據(jù)，而多模態(tài)語(yǔ)義通信需要處理文本、語(yǔ)音、圖像、視頻等多種模態(tài)數(shù)據(jù)，這帶來(lái)了數(shù)據(jù)異構(gòu)、語(yǔ)義歧義和信號(hào)衰落等挑戰(zhàn)。 數(shù)據(jù)異構(gòu)要求系統(tǒng)能夠處理不同格式的數(shù)據(jù)并進(jìn)行語(yǔ)義對(duì)齊；語(yǔ)義歧義則源于不同模態(tài)之間或不同知識(shí)背景下的語(yǔ)義理解差異；信號(hào)衰落則會(huì)造成信息丟失或語(yǔ)義變化。

2. LAM-MSC框架的貢獻(xiàn)

LAM-MSC框架主要貢獻(xiàn)在于提出了三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)：

1. 統(tǒng)一的語(yǔ)義表示：采用多模態(tài)對(duì)齊技術(shù)（MMA）和可組合擴(kuò)散模型（CoDi）將多種模態(tài)數(shù)據(jù)統(tǒng)一到文本模態(tài)，提升語(yǔ)義一致性和信息傳輸效率。

2. 個(gè)性化語(yǔ)義理解：設(shè)計(jì)了基于個(gè)性化大語(yǔ)言模型的知識(shí)庫(kù)（LKB），利用GPT-4模型理解個(gè)人信息，并通過(guò)個(gè)性化提示庫(kù)進(jìn)行上下文學(xué)習(xí)，消除語(yǔ)義歧義。

3. 生成式信道估計(jì)：提出使用條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（CGE）進(jìn)行信道估計(jì)，提高信道增益預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，從而減輕信號(hào)衰落的影響。

3. LAM-MSC框架的實(shí)現(xiàn)步驟

LAM-MSC框架通過(guò)五個(gè)關(guān)鍵步驟實(shí)現(xiàn)多模態(tài)語(yǔ)義通信：基于MMA的模態(tài)轉(zhuǎn)換、基于LKB的語(yǔ)義提取、基于CGE輔助的語(yǔ)義通信數(shù)據(jù)傳輸、基于LKB的語(yǔ)義恢復(fù)和基于MMA的模態(tài)恢復(fù)。 該框架將多種模態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本，提取關(guān)鍵信息，進(jìn)行個(gè)性化語(yǔ)義理解，利用CGE進(jìn)行信道估計(jì)，最終將文本數(shù)據(jù)恢復(fù)為原始模態(tài)數(shù)據(jù)，確保語(yǔ)義的一致性。

4. 仿真結(jié)果

仿真結(jié)果表明，LAM-MSC框架在不同信噪比下均能有效提升多模態(tài)語(yǔ)義通信的準(zhǔn)確性。個(gè)性化知識(shí)庫(kù)（LKB）和生成式信道估計(jì)（CGE）均對(duì)提高準(zhǔn)確性起到了積極作用。與僅處理單模態(tài)數(shù)據(jù)的DeepJSCC-V和Fairseq方法相比，LAM-MSC在壓縮率方面表現(xiàn)更好。

5. 總結(jié)

LAM-MSC框架利用AI大模型，有效地解決了多模態(tài)語(yǔ)義通信中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，為實(shí)現(xiàn)低延遲、高質(zhì)量的沉浸式多模態(tài)通信提供了新的思路。該框架在統(tǒng)一語(yǔ)義表示、個(gè)性化語(yǔ)義理解和生成式信道估計(jì)等方面取得了顯著進(jìn)展，為未來(lái)的多模態(tài)通信研究提供了重要的參考價(jià)值。

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