استرجاع الصوت عبر الوسائط باستخدام استعلامات اللغة الطبيعية

جدول المحتويات

1. المقدمة

أدى النمو السريع للبيانات متعددة الوسائط إلى حاجة ملحة لأنظمة استرجاع فعالة عبر وسائط مختلفة. بينما شهد استرجاع النصوص والصور والفيديو تقدمًا كبيرًا، يظل استرجاع الصوت باستخدام استعلامات اللغة الطبيعية غير مستكشف إلى حد كبير. يتناول هذا البحث هذه الفجوة الحرجة من خلال تقديم إطار جديد لاسترجاع المحتوى الصوتي باستخدام أوصاف اللغة الطبيعية الحرة.

تعتمد طرق استرجاع الصوت التقليدية على علامات البيانات الوصفية أو استعلامات قائمة على الصوت، مما يحد من التعبيرية وسهولة الاستخدام. تتيح طريقتنا للمستخدمين وصف الأصوات باستخدام لغة طبيعية مفصلة، مثل "رجل يتحدث بينما تعزف الموسيقى يليه نقيق ضفدع"، مما يسمح باسترجاع أكثر دقة وبديهية للمحتوى الصوتي الذي يتطابق مع تسلسلات الأحداث الزمنية.

2. المنهجية

2.1 مجموعات البيانات المعيارية

نقدم معيارين صعبين يستندان إلى مجموعتي بيانات AUDIO CAPS وClotho. تحتوي AUDIO CAPS على مقاطع صوتية مدتها 10 ثوانٍ من AudioSet مع تعليقات توضيحية مكتوبة بواسطة الإنسان، بينما تتميز Clotho بمقاطع صوتية مدتها 15-30 ثانية من Freesound مع أوصاف مفصلة. توفر مجموعات البيانات هذه أزواجًا غنية من الصوت والنص ضرورية لتدريب أنظمة الاسترجاع متعددة الوسائط.

2.2 إطار استرجاع الوسائط المتعددة

يتكيف إطارنا مع بنيات استرجاع الفيديو لاسترجاع الصوت، مستفيدًا من شبكات الخبراء الصوتية المدربة مسبقًا. يتعلم النظام تضمينات مشتركة حيث يتم تعيين التمثيلات الصوتية والنصية المماثلة بالقرب من بعضها البعض في فضاء كامن مشترك.

2.3 استراتيجية التدريب المسبق

نوضح فوائد التدريب المسبق على مهام صوتية متنوعة، موضحين أن نقل التعلم من المجالات ذات الصلة يحسن بشكل كبير أداء الاسترجاع. تلتقط مجموعة الخبراء الصوتيين الجوانب التكميلية للمحتوى الصوتي.

3. التنفيذ التقني

3.1 استخراج ميزات الصوت

نستخدم شبكات صوتية متعددة مدربة مسبقًا لاستخراج تمثيلات غنية للميزات. يتم حساب التضمين الصوتي $\mathbf{a}_i$ للمقطع $i$ على النحو التالي:

$$\mathbf{a}_i = f_{\theta}(x_i)$$

حيث يمثل $f_{\theta}$ مشفر الصوت و $x_i$ هو إدخال الصوت الخام.

3.2 ترميز النص

يتم ترميز استعلامات النص باستخدام نماذج قائمة على المحولات لالتقاط المعنى الدلالي. التضمين النصي $\mathbf{t}_j$ للاستعلام $j$ هو:

$$\mathbf{t}_j = g_{\phi}(q_j)$$

حيث $g_{\phi}$ هو مشفر النص و $q_j$ هو الاستعلام المدخل.

3.3 محاذاة الوسائط المتعددة

نحسن التشابه بين تضمينات الصوت والنص باستخدام التعلم التبايني. يتم حساب درجة التشابه $s_{ij}$ بين الصوت $i$ والنص $j$ على النحو التالي:

$$s_{ij} = \frac{\mathbf{a}_i \cdot \mathbf{t}_j}{\|\mathbf{a}_i\| \|\mathbf{t}_j\|}$$

يتم تدريب النموذج لزيادة التشابه للأزواج المتطابقة وتقليله للأزواج غير المتطابقة.

4. النتائج التجريبية

4.1 أداء الخط الأساسي

تثبت تجاربنا خطوطًا أساسية قوية لاسترجاع الصوت القائم على النص. تحقق النماذج نتائج واعدة على معياري AUDIO CAPS وClotho، مع قياس دقة الاسترجاع باستخدام مقاييس قياسية بما في ذلك Recall@K وMean Average Precision.

4.2 طرق المجموعة

نظهر أن الجمع بين الميزات من شبكات صوتية متعددة مدربة مسبقًا من خلال التعلم الجماعي يحسن متانة الاسترجاع. تلتقط الشبكات المختلفة الجوانب التكميلية للمحتوى الصوتي، مما يؤدي إلى تمثيلات أكثر شمولاً.

4.3 دراسات الإقصاء

تجارب الإقصاء تحقق من أهمية كل مكون في إطارنا. تكشف الدراسات أن كلًا من اختيار مشفر الصوت واستراتيجية محاذاة الوسائط المتعددة يؤثران بشكل كبير على الأداء النهائي.

5. إطار التحليل

البصيرة الأساسية

يتحدى هذا البحث بشكل أساسي الوضع الراهن لاسترجاع الصوت من خلال التحول من الأنظمة المعتمدة على البيانات الوصفية إلى الاستعلام باللغة الطبيعية القائم على المحتوى. يمثل النهج تحولًا في النموذج مماثلًا لما حققته CycleGAN (Zhu et al., 2017) لترجمة الصور غير المزدوجة - كسر الاعتماد على بيانات التدريب المزدوجة بدقة من خلال محاذاة الوسائط المتعددة.

التدفق المنطقي

تتبع المنهجية خط أنابيب متطور من ثلاث مراحل: استخراج الميزات من خبراء صوت متنوعين، الترميز الدلالي للنص الحر، ومحاذاة التضمين متعدد الوسائط. تعكس هذه البنية نجاح CLIP (Radford et al., 2021) في مجالات الرؤية واللغة ولكنها تتكيف خصيصًا مع الخصائص الزمنية والطيفية للصوت.

نقاط القوة والضعف

نقاط القوة: يستغل نهج المجموعة بذكاء الخبرة الصوتية الحالية بدلاً من التدريب من الصفر. يعالج إنشاء المعيار مشكلة ندرة البيانات الحرجة في هذا المجال. كفاءة الحساب لتطبيقات استرجاع الفيديو مقنعة بشكل خاص.

نقاط الضعف: يرث النهج القيود من شبكاته المكونة - التحيزات المحتملة في بيانات التدريب المسبق، محدودية التعميم على الأحداث الصوتية النادرة، والحساسية لإعادة الصياغة النصية. تظل المحاذاة الزمنية بين الأوصاف النصية والأحداث الصوتية صعبة للتسلسلات الأطول.

رؤى قابلة للتنفيذ

للممارسين: ابدأ بضبط نهج المجموعة على بيانات صوتية خاصة بمجال معين. للباحثين: ركز على تحسين النمذجة الزمنية ومعالجة مشكلة متانة إعادة الصياغة. يُظهر الإطار قابلية تطبيق فورية للبحث في الأرشيفات الصوتية وتسريع استرجاع الفيديو.

دراسة حالة: البحث في الأرشيف الصوتي

فكر في أرشيف صوتي تاريخي يحتوي على آلاف التسجيلات البيئية غير الموسومة. يفشل البحث التقليدي القائم على الكلمات الرئيسية لأن المحتوى غير موسوم. باستخدام إطارنا، يمكن لأمناء الأرشيف الاستعلام عن "أمطار غزيرة مع رعد بعيد" واسترداد المقاطع ذات الصلة بناءً على المحتوى الصوتي بدلاً من البيانات الوصفية.

6. التطبيقات المستقبلية

تمكن التكنولوجيا العديد من التطبيقات العملية بما في ذلك:

• الأرشيفات الصوتية الذكية: قدرات بحث محسنة لمجموعات الأصوات التاريخية مثل أرشيف المؤثرات الصوتية لهيئة الإذاعة البريطانية
• أجهزة إنترنت الأشياء منخفضة الطاقة: أنظمة المراقبة القائمة على الصوت للحفظ والبحث البيولوجي
• التطبيقات الإبداعية: مطابقة المؤثرات الصوتية الآلية للبودكاست والكتب الصوتية وإنتاج الوسائط المتعددة
• أدوات الوصول: أنظمة الوصف الصوتي والاسترجاع للمستخدمين ضعاف البصر
• تسريع استرجاع الفيديو: استخدام الصوت كبديل لمحتوى الفيديو في أنظمة البحث واسعة النطاق

تشمل اتجاهات البحث المستقبلية التوسع إلى استعلامات متعددة اللغات، وتحسين قدرات التفكير الزمني، وتطوير تقنيات محاذاة متعددة الوسائط أكثر كفاءة مناسبة للتطبيقات في الوقت الفعلي.

7. المراجع

1. Zhu, J. Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE ICCV.
2. Radford, A., et al. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. ICML.
3. Gemmeke, J. F., et al. (2017). Audio Set: An ontology and human-labeled dataset for audio events. IEEE ICASSP.
4. Drossos, K., et al. (2020). Clotho: An Audio Captioning Dataset. IEEE ICASSP.
5. Oncescu, A. M., et al. (2021). Audio Retrieval with Natural Language Queries. INTERSPEECH.
6. Arandjelovic, R., & Zisserman, A. (2018). Objects that sound. ECCV.
7. Harvard Dataverse: Audio Retrieval Benchmarks