Автор: Денис Аветисян
Новый подход объединяет аудио- и визуальную информацию для более точного и гибкого распознавания речи.
Исследователи представили Omni-AVSR – унифицированную мультимодальную модель, способную выполнять распознавание речи, визуальное распознавание речи и аудио-визуальное распознавание с использованием одной архитектуры и эффективной настройки параметров.
Несмотря на впечатляющие успехи больших языковых моделей в распознавании речи, существующие подходы, как правило, требуют отдельных моделей для обработки аудио, визуальной и аудио-визуальной информации, что увеличивает вычислительные затраты и не использует потенциальные синергии. В данной работе представлена система Omni-AVSR: Towards Unified Multimodal Speech Recognition with Large Language Models, объединяющая все три модальности в единую архитектуру с использованием эффективного обучения на различных уровнях детализации и параметрически-эффективной адаптации. Эксперименты демонстрируют, что Omni-AVSR достигает сопоставимой или превосходящей точности, при этом значительно снижая потребление ресурсов. Какие перспективы открываются для дальнейшей оптимизации и масштабирования подобных унифицированных моделей в условиях ограниченных вычислительных ресурсов?
За Пределами Слуха: Необходимость Мультимодального Распознавания Речи
Традиционные системы автоматического распознавания речи (ASR) испытывают значительные трудности в шумных условиях, ограничивая их применение. Неспособность эффективно фильтровать шумы снижает точность. Кросс-модальное дополнение, использующее визуальные данные о движении губ, повышает устойчивость системы. Сочетание аудио- и визуальных данных компенсирует недостатки каждой модальности. Аудио-визуальное распознавание речи (AVSR) предлагает решение, однако существующие методы часто недостаточно эффективны и масштабируемы. Разработка AVSR систем, способных обрабатывать большие объемы данных и адаптироваться к различным условиям, остается актуальной.
Каждое изображение скрывает закономерности, которые необходимо выявить, словно незримые нити связывают звук и движение.
Omni-AVSR: Унифицированная LLM для Мультимодального Распознавания Речи
Архитектура Omni-AVSR представляет собой унифицированный подход к задачам ASR, распознавания речи по видео и мультимодального AVSR в рамках единой системы, оптимизируя процесс обработки и повышая общую эффективность. В основе лежит большая языковая модель LLaMA, обеспечивающая надежную и адаптивную основу для распознавания речи. Использование LLaMA позволяет эффективно обрабатывать сложные языковые конструкции и адаптироваться к различным акцентам. Ключевыми компонентами являются Whisper для кодирования аудио и AV-HuBERT для кодирования видео, формируя мощный мультимодальный конвейер обработки данных, значительно улучшая точность и надежность распознавания речи.
Эффективная Адаптация с LoRA и Matryoshka Learning
Для эффективной адаптации больших языковых моделей (LLM) в Omni-AVSR используется метод LoRA, позволяющий проводить тонкую настройку с минимальным количеством изменяемых параметров, снижая вычислительные затраты и требования к памяти. Исследовались три конфигурации LoRA – Omni-LoRA-S, Omni-LoRA-T и Omni-LoRA-ST – для оценки баланса между совместным использованием параметров и специализацией. Omni-LoRA-S использует максимальное совместное использование, Omni-LoRA-T – умеренное, а Omni-LoRA-ST – минимальное. Применение Matryoshka Representation Learning обеспечивает гибкое управление гранулярностью аудиовизуальных данных, оптимизируя производительность и эффективность системы.
Эмпирическая Валидация и Сравнительные Тесты
Модель Omni-AVSR была протестирована на широко используемых наборах данных LRS2 и LRS3 для оценки эффективности предложенного подхода. В ходе экспериментов Omni-AVSR демонстрирует превосходство над современными методами AVSR, включая UniVPM, USR и Auto-AVSR. Набор данных LRS3 показал, что Omni-AVSR-S и -T достигают частоты ошибок слов (WER) 7.97%. Использование адаптивной маскировки времени позволило повысить устойчивость и обобщающую способность модели. Для улучшения точности во время инференса был применен алгоритм декодирования Beam Search. Omni-AVSR достигает сопоставимых результатов WER с существенно меньшим количеством параметров и требуемых часов обучения, в сравнении с u-HuBERT.
Будущие Направления: К Универсальному Пониманию Речи
Разработанная платформа Omni-AVSR предоставляет надежную основу для изучения более сложных методов мультимодального обучения, позволяя эффективно интегрировать различные источники информации для повышения точности распознавания речи. Дистилляция знаний из устоявшихся моделей ASR в модели AVSR представляет собой перспективное направление для дальнейшего улучшения производительности AVSR. Использование методов самообучения может снизить зависимость от размеченных данных, повышая адаптивность и масштабируемость модели. Данная работа вносит вклад в создание машин, способных понимать речь с человеческой точностью и надежностью, независимо от окружающих условий.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию единой модели для обработки аудио-визуальной информации, что находит отклик в словах Альберта Эйнштейна: «Самое прекрасное переживание – это тайна. Это источник всякого истинного искусства и науки». Подобно тому, как ученый стремится разгадать тайны Вселенной, авторы Omni-AVSR исследуют возможности объединения различных модальностей для достижения более глубокого понимания речи. Унификация моделей и эффективное использование ресурсов, как подчеркивается в концепции Matryoshka Representation Learning, позволяют выявлять скрытые зависимости и раскрывать новые грани в области распознавания речи, подобно поиску решения сложной задачи через многоуровневый анализ.
Что дальше?
Представленная работа, демонстрируя возможность унификации задач распознавания речи в различных модальностях, поднимает вопрос о границах подобной унификации. Действительно ли стремление к единой модели – это закономерный этап развития, или же искусственное ограничение, скрывающее потенциал более специализированных подходов? Необходимо внимательно исследовать, не приводит ли объединение задач к неявным компромиссам в производительности для каждой конкретной модальности. Важно избегать иллюзии всеохватности, тщательно проверяя границы данных, чтобы избежать ложных закономерностей.
Перспективным направлением представляется исследование адаптивности модели к различным условиям эксплуатации. Возможность динамического перераспределения вычислительных ресурсов, заявленная в работе, требует дальнейшей оптимизации и проверки в реальных сценариях. Необходимо учитывать, что «гибкость» модели не должна оборачиваться непредсказуемостью её поведения. Следует также обратить внимание на возможности интеграции с другими модальностями, такими как текст или видео, для создания действительно всеобъемлющей системы понимания речи.
В конечном итоге, успех подобного подхода будет определяться не только технической реализацией, но и философским осмыслением самой задачи. Что есть «понимание» речи? Достаточно ли простого транскрибирования звуков, или необходимо учитывать контекст, намерения говорящего, и даже его эмоциональное состояние? Ответы на эти вопросы, возможно, потребуют выхода за рамки традиционного машинного обучения и обращения к более глубоким вопросам когнитивной науки.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.07253.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
2025-11-11 14:24