CoGenAV – 音画同步的多模态语音表征模型

CoGenAV 是什么

CoGenAV（Contrastive-Generative Audio-Visual Representation Learning）是由通义团队与深圳技术大学联合推出的先进多模态学习模型。它专注于音频与视觉信号的对齐与融合，通过对比特征对齐和生成文本预测的双重目标进行训练，利用同步的音频、视频和文本数据，学习捕捉时间对应关系和语义信息。该模型仅需223小时的标记数据即可训练，展现出极高的数据效率。

核心功能

CoGenAV的主要功能包括：

• 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。
• 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。
• 噪声环境下的语音处理：在高噪声环境下，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：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。

技术原理

CoGenAV采用“对比生成同步”策略进行训练：

• 特征提取：使用ResNet3D CNN分析视频中说话人的唇部动作，捕捉声音与口型之间的动态关联；同时用Transformer编码器提取音频中的语音信息，并将音视频特征精确对齐。
• 对比同步：采用Seq2Seq Contrastive Learning方法，增强音频与视频特征之间的对应关系，并引入ReLU激活函数过滤干扰帧，提升模型在复杂环境下的稳定性。
• 生成同步：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，并设计轻量级适配模块（Delta Upsampler + GatedFFN MHA），有效提升跨模态融合效率。

支持平台

CoGenAV支持以下主流平台：

• GitHub：项目代码已开源，开发者可以通过GitHub获取完整的模型代码。
• HuggingFace：模型已发布在HuggingFace模型库中，方便研究人员和开发者直接使用。
• ModelScope：模型也支持在ModelScope平台上使用。

团队介绍

CoGenAV由通义团队与深圳技术大学联合开发。通义团队在人工智能领域拥有深厚的技术积累和丰富的研发经验，而深圳技术大学则在多模态学习和语音处理方面具有强大的科研能力。双方的合作为CoGenAV的开发提供了坚实的技术基础。

项目资源

• 官网：CoGenAV on Hugging Face
• 源码：CoGenAV GitHub
• 技术论文：arXiv论文链接

业务场景

CoGenAV在多个业务场景中具有广泛的应用前景：

• 语音助手与智能设备：提升语音识别的准确性，尤其在嘈杂环境中。
• 视频会议与转录服务：提高语音转录的质量，支持多模态信息的处理。
• 听力辅助设备：增强语音信号，改善用户的听觉体验。
• 安全监控与行为分析：准确检测说话人，提升监控系统的智能化水平。
• 教育与培训平台：提供更准确的语音识别和反馈，支持多语言学习。