Multimodality in Language and Speech Systems (Text, Speech and Language Technology) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Karlsson, Inger; Granstrom, Bjorn; House, David

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2002-06-30

价格:USD 159.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781402006357

丛书系列:

图书标签:

• Multimodality
• Language Technology
• Speech Processing
• Natural Language Processing
• Human-Computer Interaction
• Machine Learning
• Deep Learning
• Signal Processing
• Acoustic Modeling
• Computational Linguistics

《多模态在语言与语音系统中：融合、理解与应用》 内容概述 本书深入探讨了多模态信息在语言和语音系统中的关键作用，重点关注如何有效地融合文本、语音、图像、视频等多种模态的数据，以实现更丰富、更准确、更具交互性的智能系统。我们将从理论基础、核心技术、关键应用以及未来挑战等多个维度，全面梳理多模态语言与语音系统的发展脉络与前沿进展。 第一部分：多模态融合的理论基石 本部分将为读者打下坚实的多模态理论基础，解析为什么需要以及如何实现多模态的融合。 多模态的定义与必要性： 什么是多模态？ 我们将首先界定“多模态”的概念，明确其涵盖的范围，包括但不限于文本、语音、图像、视频、手势、面部表情、触觉等。 为何需要多模态？ 深入分析人类交流的本质是多模态的，单一模态信息往往存在信息缺失、歧义或不确定性。多模态融合能够互补不同模态的优势，提供更全面、更鲁棒的信息，从而提升系统的理解能力和鲁棒性。我们将通过具体案例，例如语音助手理解用户指令时，同时识别用户的语气、手势和周围环境，可以显著提高识别的准确性和用户体验。 多模态信息的表示与编码： 文本表示： 回顾经典的文本表示方法，如词袋模型、TF-IDF，以及深度学习时代的词嵌入（Word2Vec, GloVe）、上下文相关的词嵌入（ELMo, BERT, GPT系列）。 语音表示： 介绍语音信号的特征提取方法，如MFCC（梅尔频率倒谱系数）、滤波器组能量（FBE），以及深度学习中的端到端语音表示，如wav2vec 2.0。 视觉表示： 探讨图像和视频的特征提取，从传统的SIFT、HOG到深度学习中的CNN（卷积神经网络）模型（如ResNet, VGG），以及用于视频的时空卷积网络（3D CNN, C3D, I3D）。 跨模态对齐： 这是多模态融合的关键一步。我们将详细讲解如何将不同模态的数据在语义层面进行关联和对齐，例如，匹配一段语音和对应的文本转录，或者一张图片和它的描述性文字。常用的方法包括基于统计的方法（如互信息）、基于深度学习的方法（如注意力机制、对比学习）等。 多模态融合策略： 早期融合（Early Fusion）： 在输入层或较低层将不同模态的特征进行拼接或组合，然后再输入到模型进行处理。讨论其优点（简单高效）和缺点（对齐要求高，模态失衡问题）。 晚期融合（Late Fusion）： 分别对各模态数据进行独立建模，最后将各模态的预测结果进行加权平均或投票等方式进行融合。讨论其优点（模型独立性强，鲁棒性好）和缺点（可能丢失模态间的早期交互信息）。 中间融合（Intermediate Fusion）/混合融合（Hybrid Fusion）： 在模型的中间层进行特征级别的融合，结合了早期融合和晚期融合的优点。例如，利用跨模态注意力机制，让一个模态的特征关注另一个模态的关键信息。我们将重点介绍 Transformer 架构及其在多模态融合中的应用，如 ViLBERT, LXMERT 等模型。 第二部分：多模态语言与语音系统的核心技术 本部分将深入到实现多模态系统的关键技术细节，涵盖模型设计、训练与优化。 跨模态情感分析： 挑战： 分析文本情感可能与语音语调、面部表情等不一致，需要准确捕捉和融合这些信息。 方法： 介绍如何利用多模态数据（如视频中的面部表情、语音的声学特征、文本的语义信息）来更准确地判断用户的情感状态（喜悦、愤怒、悲伤等）。重点介绍基于注意力机制和图神经网络的多模态情感融合模型。 多模态对话系统： 增强用户体验： 探讨如何通过整合语音指令、视觉反馈（如屏幕显示）、用户手势等，构建更自然、更智能的对话机器人。 核心技术： 包括多模态意图识别、多模态槽填充、多模态对话状态跟踪、多模态回应生成。重点介绍端到端的语音-图像-文本对话模型。 视觉问答（Visual Question Answering, VQA）： 挑战： 理解图像内容，并结合文本问题，生成准确的答案。 模型架构： 详细介绍 VQA 的典型模型架构，如基于注意力机制的协同学习框架，如何让文本查询指导图像的视觉特征提取，以及如何将图像特征与问题特征融合进行预测。 图像/视频描述生成（Image/Video Captioning）： 挑战： 为图像或视频生成简洁、准确、语义丰富的文字描述。 技术原理： 讲解编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构在图像/视频描述生成中的应用，特别是如何利用 CNN 提取视觉特征作为编码器，利用 RNN/Transformer 作为解码器生成文本。重点关注注意力机制在引导文本生成过程中的作用。 语音增强与识别中的多模态信息利用： 场景理解： 介绍如何利用环境图像或视频信息，帮助识别说话者身处的环境（如嘈杂的街道、安静的办公室），从而优化语音增强和识别算法。 唇语识别： 结合语音和唇部运动信息，在噪声或远距离场景下提升语音识别的准确率。 多模态机器翻译： 辅助理解： 引入图像或视频信息，帮助翻译系统更好地理解源语言的语境，尤其是当文本存在歧义或文化特异性时。 提升翻译质量： 讨论如何通过视觉上下文来 disambiguate 词义，从而生成更准确、更自然的翻译结果。 第三部分：多模态语言与语音系统的关键应用 本部分将聚焦于多模态系统在现实世界中的落地应用，展示其强大的价值。 智能助手与人机交互： 更自然的交互： 语音助手不再局限于语音指令，能够理解用户的表情、手势、目光等，提供更贴心、更主动的服务。例如，助手可以根据用户的表情判断其是否遇到困难，并主动提供帮助。 情境感知： 系统能够感知用户所处的环境和情境，从而提供更相关的服务。例如，在用户看电视时，助手可以根据屏幕内容推荐相关信息。 智能媒体与内容创作： 自动内容分析： 对视频、图片等媒体内容进行多模态分析，自动生成摘要、标签、分类。 智能内容生成： 基于用户需求，自动生成带有多模态元素的媒体内容，如根据文字描述生成图片或视频。 教育与培训： 个性化学习： 分析学生的学习行为（包括语音反馈、面部表情），调整教学内容和进度，提供个性化辅导。 沉浸式学习体验： 利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，结合语音交互，创造更逼真的学习环境。 医疗健康： 远程诊断辅助： 结合患者的语音症状、面部表情、医学影像等信息，辅助医生进行诊断。 心理健康监测： 分析患者的语音语调、面部表情、语言模式，早期预警心理健康问题。 安防与监控： 行为分析： 结合视频监控和语音信息，识别异常行为，提高公共安全水平。 声纹与面部识别： 融合声纹和面部特征，提高身份识别的准确性和鲁棒性。 第四部分：未来挑战与发展趋势 尽管多模态技术取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，本书的最后一章将展望未来。 数据稀疏性与标注成本： 收集和标注大量高质量的多模态数据集仍然是一项挑战。 模态异构性与对齐的难度： 不同模态数据的语义和时空特性差异巨大，准确且鲁棒的对齐仍是难题。 可解释性与鲁棒性： 如何让多模态模型具有更好的可解释性，并能在真实世界复杂多变的环境中保持鲁棒性。 隐私与伦理问题： 随着多模态数据的广泛收集，如何保护用户隐私和解决相关的伦理问题。 个性化与自适应能力： 如何构建能够根据个体用户偏好和情境进行自适应调整的多模态系统。 前沿研究方向： 探讨如“零样本”或“少样本”多模态学习、情境感知计算、情感计算的深度发展、生成式多模态模型等新兴研究方向。 总结 《多模态在语言与语音系统中：融合、理解与应用》旨在为研究人员、工程师和学生提供一个全面、深入且前沿的知识框架。通过对理论基础、核心技术、实际应用以及未来挑战的细致梳理，本书将帮助读者深刻理解多模态信息在构建下一代智能语言与语音系统中的不可或缺的作用，并激发更多创新性的研究和应用。本书适合对人工智能、自然语言处理、语音识别、计算机视觉以及人机交互等领域感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆