Large AI Model Empowered Multimodal Semantic Communications——基于大模型的多模态语义通信框架

news2024/10/10 15:17:46

1. 背景

        本文讨论了大规模AI模型在多模态语义通信(SC)系统中的应用,处理不同类型的数据(文本、音频、图像、视频)以实现低延迟、高质量的语义层次通信。提出了一个基于大模型的多模态SC(LAM-MSC)框架,旨在解决数据异质性、语义歧义以及信号传输失真等挑战。该框架通过多模态对齐、个性化知识库和生成式信道估计,提升了通信性能。

        多模态SC系统面临的主要挑战包括:

  • 数据异质性:需要同时处理文本、图像和视频等不同类型的数据,这些数据可能涉及复杂的任务,如机器翻译、图像识别和视频分析。
  • 语义歧义:由于通信双方的知识背景不同,可能会导致对语义信息的理解不一致,从而产生歧义。
  • 信号失真:无线信道由于环境因素会导致信号失真,使得传输语义信息变得困难。

        大规模AI模型(如多模态语言模型(MLM)大语言模型(LLM))具有以下优势:

  • 准确的语义提取:通过亿万参数的模型,可以从输入数据中提取高质量的语义信息。
  • 丰富的背景知识:模型通过大规模数据集(如ImageNet、Audioset、维基百科等)训练,具备强大的领域知识。
  • 强大的语义解释能力:在处理噪声或复杂语境时,能够保持语义信息的准确传达。

        本论文通过CoDi模型将多模态数据转换为文本格式,确保语义一致性和传输效率。同时,使用GPT-4和个性化提示库,根据个体信息进行个性化语义提取。利用条件生成对抗网络(CGAN)估计无线信道状态,增强数据传输的可靠性。

2. 系统框架

        LAM-MSC框架集成了大规模AI模型,用于增强多模态SC的各个方面。其主要组件包括:

  • 多模态对齐(MMA):将多模态数据(如图像、音频)转换为文本,保持语义一致。
  • 知识库(LKB):通过GPT-4和个性化提示库,进行个性化语义提取。
  • 信道估计(CGE):估计无线信道状态,减少信号失真。

3. 仿真结果

        该框架使用不同的数据集进行测试(如VOC2012用于图像,LibriSpeech用于音频,UCF101用于视频),通过BERT和余弦相似度评估语义传输的准确性。结果表明,加入个性化知识库后,语义传输的准确性显著提高。

        本文提出的LAM-MSC框架通过解决语义一致性、个性化以及信道失真等问题,显著提升了多模态SC系统的性能。仿真结果表明,与现有的单模态解决方案相比,该框架在准确性和数据压缩效率方面具有显著优势。

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