論文の概要: UniBriVL: Robust Universal Representation and Generation of Audio Driven Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15898v1
• Date: Sat, 29 Jul 2023 05:55:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 18:56:36.133629
• Title: UniBriVL: Robust Universal Representation and Generation of Audio Driven Diffusion Models
• Title（参考訳）: UniBriVL:ロバストな普遍表現と音声駆動拡散モデルの生成
• Authors: Sen Fang, Bowen Gao, Yangjian Wu, Jingwen Cai, Teik Toe Teoh
• Abstract要約: 我々はUniBriVLと呼ばれる新しい普遍言語表現学習法を提案する。 Universal BriVLは、音声、画像、テキストを共有空間に埋め込み、様々なマルチモーダルアプリケーションの実現を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal large models have been recognized for their advantages in various performance and downstream tasks. The development of these models is crucial towards achieving general artificial intelligence in the future. In this paper, we propose a novel universal language representation learning method called UniBriVL, which is based on Bridging-Vision-and-Language (BriVL). Universal BriVL embeds audio, image, and text into a shared space, enabling the realization of various multimodal applications. Our approach addresses major challenges in robust language (both text and audio) representation learning and effectively captures the correlation between audio and image. Additionally, we demonstrate the qualitative evaluation of the generated images from UniBriVL, which serves to highlight the potential of our approach in creating images from audio. Overall, our experimental results demonstrate the efficacy of UniBriVL in downstream tasks and its ability to choose appropriate images from audio. The proposed approach has the potential for various applications such as speech recognition, music signal processing, and captioning systems.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大規模モデルは、様々な性能および下流タスクにおいてその利点が認められている。 これらのモデルの開発は、将来的な人工知能の実現に不可欠である。 本稿では,Briging-Vision-and-Language(BriVL)に基づくUniBriVLという新しいユニバーサル言語表現学習手法を提案する。 Universal BriVLは、音声、画像、テキストを共有空間に埋め込み、様々なマルチモーダルアプリケーションの実現を可能にする。 本手法は,頑健な言語(テキストと音声の両方)表現学習における大きな課題に対処し,音声と画像の相関を効果的に捉える。 さらに、unibrivlから生成された画像の質的評価を実証し、音声から画像を作成する際の我々のアプローチの可能性を強調する。 実験の結果,下流作業におけるUniBriVLの有効性と,音声から適切な画像を選択する能力が示された。 提案手法は,音声認識,音楽信号処理,キャプションシステムなど,様々な応用の可能性を秘めている。

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