論文の概要: Large AI Model Empowered Multimodal Semantic Communications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01249v2
- Date: Sun, 4 Aug 2024 12:34:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 00:25:32.780910
- Title: Large AI Model Empowered Multimodal Semantic Communications
- Title（参考訳）: マルチモーダル・セマンティック・コミュニケーションを利用した大規模AIモデル
- Authors: Feibo Jiang, Li Dong, Yubo Peng, Kezhi Wang, Kun Yang, Cunhua Pan, Xiaohu You,
- Abstract要約: 本稿では,Large AI Model-based Multimodal SC (LAMMSC) フレームワークを提案する。
まず、条件付きマルチモーダルアライメント(MMA)を提案し、マルチモーダルデータと非モーダルデータ間の変換を可能にする。
次に、パーソナライズされたLLMベースの知識ベース(LKB)を提案し、ユーザがパーソナライズされたセマンティック抽出やリカバリを行うことができる。
最後に,CGE(Generative Adversarial Network-based Channel Estimation)を用いて,無線チャネルの状態情報を推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.73159237649128
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multimodal signals, including text, audio, image, and video, can be integrated into Semantic Communication (SC) systems to provide an immersive experience with low latency and high quality at the semantic level. However, the multimodal SC has several challenges, including data heterogeneity, semantic ambiguity, and signal distortion during transmission. Recent advancements in large AI models, particularly in the Multimodal Language Model (MLM) and Large Language Model (LLM), offer potential solutions for addressing these issues. To this end, we propose a Large AI Model-based Multimodal SC (LAM-MSC) framework, where we first present the MLM-based Multimodal Alignment (MMA) that utilizes the MLM to enable the transformation between multimodal and unimodal data while preserving semantic consistency. Then, a personalized LLM-based Knowledge Base (LKB) is proposed, which allows users to perform personalized semantic extraction or recovery through the LLM. This effectively addresses the semantic ambiguity. Finally, we apply the Conditional Generative adversarial network-based channel Estimation (CGE) for estimating the wireless channel state information. This approach effectively mitigates the impact of fading channels in SC. Finally, we conduct simulations that demonstrate the superior performance of the LAM-MSC framework.
- Abstract（参考訳）: テキスト、音声、画像、ビデオを含むマルチモーダル信号は、セマンティックコミュニケーション(SC)システムに統合され、低レイテンシで、セマンティックレベルで高品質な没入型体験を提供する。
しかし、マルチモーダルSCには、データ不均一性、意味的曖昧性、伝送中の信号歪みなど、いくつかの課題がある。
大規模AIモデルの最近の進歩、特にMLM(Multimodal Language Model)とLLM(Large Language Model)は、これらの問題に対処するための潜在的な解決策を提供する。
そこで我々は,MLMを利用したMLMベースのマルチモーダルアライメント(MMA)を初めて提示し,意味的一貫性を維持しつつ,マルチモーダルデータとユニモーダルデータの変換を可能にする,大規模AIモデルに基づくマルチモーダルSC(LAM-MSC)フレームワークを提案する。
次に、パーソナライズされたLLMベースの知識ベース(LKB)を提案し、LLMを通してパーソナライズされた意味抽出やリカバリを行うことができる。
これは意味的あいまいさに効果的に対処する。
最後に,CGE(Conditional Generative Adversarial Network-based Channel Estimation)を用いて,無線チャネルの状態情報を推定する。
このアプローチはSCにおけるフェードチャネルの影響を効果的に軽減する。
最後に,LAM-MSCフレームワークの優れた性能を示すシミュレーションを行う。
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