LAM-MSC讓語義通信既「懂你」又「抗噪」

原標題：跨模態(tài)通信總丟失語義、產(chǎn)生歧義？加入AI大模型，LAM-MSC實現(xiàn)四模態(tài)統(tǒng)一高效傳輸
文章來源：機器之心
內(nèi)容字數(shù)：6101字

基于AI大模型的多模態(tài)語義通信框架：LAM-MSC

本文介紹了由湖南師范大學、學和東南大學等機構的研究團隊提出的基于AI大模型的多模態(tài)語義通信（LAM-MSC）框架，該框架旨在解決傳統(tǒng)語義通信系統(tǒng)在處理多模態(tài)數(shù)據(jù)時面臨的數(shù)據(jù)異構、語義歧義和信號衰落等挑戰(zhàn)。

1. 多模態(tài)語義通信的挑戰(zhàn)

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

2. LAM-MSC框架的貢獻

LAM-MSC框架主要貢獻在于提出了三個關鍵技術：

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

2. 個性化語義理解：設計了基于個性化大語言模型的知識庫（LKB），利用GPT-4模型理解個人信息，并通過個性化提示庫進行上下文學習，消除語義歧義。

3. 生成式信道估計：提出使用條件生成對抗網(wǎng)絡（CGE）進行信道估計，提高信道增益預測的準確性，從而減輕信號衰落的影響。

3. LAM-MSC框架的實現(xiàn)步驟

LAM-MSC框架通過五個關鍵步驟實現(xiàn)多模態(tài)語義通信：基于MMA的模態(tài)轉換、基于LKB的語義提取、基于CGE輔助的語義通信數(shù)據(jù)傳輸、基于LKB的語義恢復和基于MMA的模態(tài)恢復。 該框架將多種模態(tài)數(shù)據(jù)轉換為文本，提取關鍵信息，進行個性化語義理解，利用CGE進行信道估計，最終將文本數(shù)據(jù)恢復為原始模態(tài)數(shù)據(jù)，確保語義的一致性。

4. 仿真結果

仿真結果表明，LAM-MSC框架在不同信噪比下均能有效提升多模態(tài)語義通信的準確性。個性化知識庫（LKB）和生成式信道估計（CGE）均對提高準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

LAM-MSC框架利用AI大模型，有效地解決了多模態(tài)語義通信中的關鍵挑戰(zhàn)，為實現(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)一語義表示、個性化語義理解和生成式信道估計等方面取得了顯著進展，為未來的多模態(tài)通信研究提供了重要的參考價值。

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