本文将探讨Transformer在多模态任务中的创新运用,重点关注图片文字视频语音端到端建模方面的应用。 一、Transformer模型简介 Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型,由Vaswani等人在2017年提出。它的核心思想是通过自注意力机制来实现对输入序列的建模,从而达到对序列中各个元素的全局关联性建模的目的。与传统...
本文将探讨Transformer在多模态领域的创新运用,具体聚焦于使用自监督方法进行联合建模的图片、语音和视频三种模态数据的处理。 1.引言 在多模态学习中,我们通常需要处理不同的模态数据,例如图片、语音和视频等,这些数据拥有不同的表达形式和特点。传统的方法通常将不同的模态数据分别处理,然后进行特征融合。但这种方法在...
作者发现在通过添加奖励正交 token (Bonus Orthogonal Token,BRAT)来优化文本反演的过程中,模型对源图像的适应性得到了显著改善,同时视觉变换器(Vision Transformer)在遵循文本提示方面的表现也有显著提升。这一研究不仅为文本反演提供了新的视角,还深化了对文本到图像生成模型泛化能力的理解。 方法 本文开发了一种称为 ...
Meta重磅开源SeamlessM4T:支持100种语言多模态翻译,附47万小时训练数据 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】语音翻译无需级联子系统,一个架构支持100种语言! 基于文本的翻译系统已经取得了非常大的进步,从最早的查词匹配、语法规则,再到神经翻译系统、Transformer预训练等,翻译结果越来越精准,支持的互译语言数量也超过了...
主要是通过将声音、口形、表情、姿态等这些内容进行生成,来帮助用户更无压力或者更自然、更自由地去表达,这背后需要的核心技术之一就是多模态语音合成。 多模态语音合成 下图是目前正在使用的语音合成系统的基本框架。首先我们会获取用户的输入文字,比如“2022全球人工智能大会”,然后我们会送到文本分析这个模块,这个模块...
这篇论文由字节跳动和南洋理工大学（NTU）共同完成。近年来由于基于非自回归Transformer（NAT）的自动语音识别（ASR）框架的以下优点，分别是“当前的输出与历史的输出无关”以及“其推理速度非常快”，其在业界日益受到重视。对此，团队对于其在语码转换语音识别任务（CSSR）上的性能有所期待。另外据不完全了解，似乎并...
在智能音乐方向,字节跳动火山语音团队基于Transformer的声音事件检测模型HTS-AT、基于层级式Transformer的自监督音乐预训练算法S3T两篇论文均被ICASSP 2022收录。 1、HTS-AT:用于声音分类和检测的分层标记语义音频 HTS-AT针对音频任务的特性,该结构能有效提高音频频谱信息在深度Transformer网络中的流动效率,提高了模型对声音...
在智能音乐方向,字节跳动火山语音团队基于Transformer的声音事件检测模型HTS-AT、基于层级式Transformer的自监督音乐预训练算法S3T两篇论文均被ICASSP 2022收录。 1、HTS-AT:用于声音分类和检测的分层标记语义音频 HTS-AT针对音频任务的特性,该结构能有效提高音频频谱信息在深度Transformer网络中的流动效率,提高了模型对声音...
此后,讯飞星火大模型能力升级按下加速键。6 月 9 日突破开放式问答、多轮对话能力再升级、数学能力再升级;8 月 15 日突破代码能力,多模态交互再升级;10 月 24 日实现通用模型对标 ChatGPT,中文超越、英文相当。 也分享道,这些目标的完成,很快地经过了一次市场检验:数据显示,2023 年双十一,C 端硬件产品中,讯飞...
[0022] 图1为本申请的语音摘要生成装置一实施例的结构示意图; 图2为本申请的语音摘要生成模型训练方法一实施例的流程示意图; 图3为本申请的语音摘要生成模型训练方法一实施例的多模态特征融合流程示意 图; 图4为本申请的语音摘要生成模型训练方法一实施例的Transformer模型结构图; 图5为本申请的语音摘要生成模型训练...