【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多模态数据处理领域，尤其涉及一种以文本驱动使图像和音频协同增强的多模态融合方法。
技术介绍
1、随着人工智能和多媒体数据处理技术的不断进步，人们越来越多地利用多模态数据来丰富和增强对同一对象或问题的理解。这些多模态数据涵盖了来自不同来源和形式的信息，例如图像、音频和文本，彼此之间提供了不同的视角或补充。例如，在图像分析中，用户行为可以通过视觉特征(如像素点)和音频线索(如语音或背景音)来共同解析；在情感分析中，文本、语音音调和面部表情协同作用以实现更准确的情绪识别。
2、多模态数据的融合为深入理解复杂对象和场景提供了更丰富的机会，使系统能够在更多维度上处理和表达信息。然而，传统的多模态数据处理技术常面临各模态数据之间不一致或协同困难的问题。例如，图像与音频可能在时序上不完全对齐，文本信息可能与视觉和听觉线索具有不同的语义层次。这些挑战会限制多模态数据之间的有效整合和协作，降低整体的语义理解和推理能力。
3、在实际应用中，由于数据采集设备的不同性能和外部环境的影响，获取完整和一致的多模态数据并不总是可...
【技术保护点】
1.一种以文本驱动使图像和音频协同增强的多模态融合方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.一种以文本驱动使图像和音频协同增强的多模态融合方法，其特征在于，包括下列步骤：
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，多模态融合网络还包括特征融合模型，用于对文本语义向量、增强图像特征向量和增强音频特征向量进行特征融合处理，输出融合后的多模态联合特征。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括步骤5：将部分多模态数据集作为验证集，在该验证集上对步骤3训练好的多模态融合网络进行融合性能评估。
5.如权利要求1或2所述的方...
【技术特征摘要】
1.一种以文本驱动使图像和音频协同增强的多模态融合方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.一种以文本驱动使图像和音频协同增强的多模态融合方法，其特征在于，包括下列步骤：
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，多模态融合网络还包括特征融合模型，用于对文本语义向量、增强图像特征向量和增强音频特征向量进行特征融合处理，输出融合后的多模态联合特征。
4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括步骤5：将部分多模态数据集作为验证集，在该验证集上对步骤3训练好的多模态融合网络进行融合性能评估。
5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤1中，数据预处理包括图像预处理、音频预处理和文本预处理；
6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：任亚洲，陈昭烨，马晖凯，李虹锴，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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