بازیابی صوتی بین‌حالتی با پرس‌وجوهای زبان طبیعی

فهرست مطالب

1. مقدمه

رشد سریع داده‌های چندرسانه‌ای نیاز مبرمی به سیستم‌های بازیابی کارآمد در حالات مختلف ایجاد کرده است. در حالی که بازیابی متن، تصویر و ویدیو پیشرفت‌های قابل توجهی داشته‌اند، بازیابی صوت با استفاده از پرس‌وجوهای زبان طبیعی تا حد زیادی ناشناخته باقی مانده است. این تحقیق با معرفی یک چارچوب نوآورانه برای بازیابی محتوای صوتی با استفاده از توصیفات زبان طبیعی آزاد، این شکاف حیاتی را مورد توجه قرار می‌دهد.

روش‌های سنتی بازیابی صوت به برچسب‌های فراداده یا پرس‌وجوهای مبتنی بر صوت متکی هستند که بیانگری و قابلیت استفاده را محدود می‌کنند. رویکرد ما به کاربران امکان می‌دهد صداها را با استفاده از زبان طبیعی دقیق توصیف کنند، مانند "مردی که در حال صحبت کردن است در حالی که موسیقی پخش می‌شود و پس از آن قورباغه‌ای قورقور می‌کند"، که امکان بازیابی دقیق‌تر و شهودی محتوای صوتی منطبق با توالی رویدادهای زمانی را فراهم می‌کند.

2. روش‌شناسی

2.1 مجموعه‌داده‌های معیار

ما دو معیار چالش‌برانگیز بر اساس مجموعه‌داده‌های AUDIO CAPS و Clotho معرفی می‌کنیم. AUDIO CAPS شامل کلیپ‌های صوتی 10 ثانیه‌ای از AudioSet با زیرنویس‌های نوشته شده توسط انسان است، در حالی که Clotho دارای کلیپ‌های صوتی 30-15 ثانیه‌ای از Freesound با توصیفات دقیق است. این مجموعه‌داده‌ها جفت‌های غنی صوت-متن ضروری برای آموزش سیستم‌های بازیابی بین‌حالتی را فراهم می‌کنند.

2.2 چارچوب بازیابی بین‌حالتی

چارچوب ما معماری‌های بازیابی ویدیو را برای بازیابی صوت تطبیق می‌دهد و از شبکه‌های متخصص صوت از پیش آموزش دیده استفاده می‌کند. سیستم، جاسازی‌های مشترکی را یاد می‌گیرد که در آن بازنمایی‌های مشابه صوت و متن در یک فضای نهفته مشترک نزدیک به هم نگاشت می‌شوند.

2.3 راهبرد پیش‌آموزی

ما مزایای پیش‌آموزی بر روی وظایف صوتی متنوع را نشان می‌دهیم و نشان می‌دهیم که یادگیری انتقالی از حوزه‌های مرتبط، عملکرد بازیابی را به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد. ترکیب متخصصان صوت، جنبه‌های مکمل محتوای صوتی را ثبت می‌کند.

3. پیاده‌سازی فنی

3.1 استخراج ویژگی‌های صوتی

ما از چندین شبکه صوتی از پیش آموزش دیده برای استخراج بازنمایی‌های ویژگی غنی استفاده می‌کنیم. جاسازی صوت $\mathbf{a}_i$ برای کلیپ $i$ به صورت زیر محاسبه می‌شود:

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

که در آن $f_{\theta}$ نشان‌دهنده کدگذار صوت و $x_i$ ورودی صوت خام است.

3.2 کدگذاری متن

پرس‌وجوهای متن با استفاده از مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای ثبت معنای معنایی کدگذاری می‌شوند. جاسازی متن $\mathbf{t}_j$ برای پرس‌وجوی $j$ به صورت زیر است:

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

که در آن $g_{\phi}$ کدگذار متن و $q_j$ پرس‌وجوی ورودی است.

3.3 هم‌ترازی بین‌حالتی

ما شباهت بین جاسازی‌های صوت و متن را با استفاده از یادگیری تضادی بهینه می‌کنیم. امتیاز شباهت $s_{ij}$ بین صوت $i$ و متن $j$ به صورت زیر محاسبه می‌شود:

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

مدل آموزش داده می‌شود تا شباهت را برای جفت‌های منطبق بیشینه و برای جفت‌های غیرمنطبق کمینه کند.

4. نتایج تجربی

4.1 عملکرد خط پایه

آزمایش‌های ما خطوط پایه قوی برای بازیابی صوت مبتنی بر متن ایجاد می‌کنند. مدل‌ها به نتایج امیدوارکننده‌ای در هر دو معیار AUDIO CAPS و Clotho دست می‌یابند، با دقت بازیابی اندازه‌گیری شده با استفاده از معیارهای استاندارد شامل Recall@K و Mean Average Precision.

4.2 روش‌های ترکیبی

ما نشان می‌دهیم که ترکیب ویژگی‌ها از چندین شبکه صوتی از پیش آموزش دیده از طریق یادگیری ترکیبی، استحکام بازیابی را بهبود می‌بخشد. شبکه‌های مختلف جنبه‌های مکمل محتوای صوتی را ثبت می‌کنند که منجر به بازنمایی‌های جامع‌تر می‌شود.

4.3 مطالعات حذفی

آزمایش‌های حذفی اهمیت هر جزء در چارچوب ما را تأیید می‌کنند. مطالعات نشان می‌دهد که هم انتخاب کدگذار صوت و هم راهبرد هم‌ترازی بین‌حالتی تأثیر قابل توجهی بر عملکرد نهایی دارند.

5. چارچوب تحلیل

بینش اصلی

این تحقیق اساساً وضعیت موجود بازیابی صوت را با تغییر از سیستم‌های وابسته به فراداده به پرس‌وجوی زبان طبیعی مبتنی بر محتوا به چالش می‌کشد. این رویکرد نشان‌دهنده یک تغییر پارادایم قابل مقایسه با آنچه CycleGAN (Zhu et al., 2017) برای ترجمه تصویر جفت‌نشده به دست آورد است - وابستگی به داده‌های آموزشی کاملاً جفت شده را از طریق هم‌ترازی بین‌حالتی می‌شکند.

جریان منطقی

روش‌شناسی یک خط لوله سه مرحله‌ای پیچیده را دنبال می‌کند: استخراج ویژگی از متخصصان صوت متنوع، کدگذاری معنایی متن آزاد، و هم‌ترازی جاسازی بین‌حالتی. این معماری موفقیت CLIP (Radford et al., 2021) در حوزه‌های بینایی-زبان را منعکس می‌کند اما آن را به طور خاص برای ویژگی‌های زمانی و طیفی صوت تطبیق می‌دهد.

نقاط قوت و ضعف

نقاط قوت: رویکرد ترکیبی به طور هوشمندانه‌ای از تخصص صوتی موجود بهره می‌برد به جای آموزش از صفر. ایجاد معیار یک مسئله حیاتی کمبود داده در این زمینه را مورد توجه قرار می‌دهد. کارایی محاسباتی برای کاربردهای بازیابی ویدیو به ویژه قانع‌کننده است.

نقاط ضعف: رویکرد محدودیت‌ها را از شبکه‌های تشکیل‌دهنده خود به ارث می‌برد - سوگیری‌های بالقوه در داده‌های پیش‌آموزی، تعمیم محدود به رویدادهای صوتی نادر، و حساسیت به paraphrase متنی. هم‌ترازی زمانی بین توصیفات متن و رویدادهای صوتی برای توالی‌های طولانی‌تر چالش‌برانگیز باقی می‌ماند.

بینش‌های قابل اجرا

برای متخصصان: با تنظیم دقیق رویکرد ترکیبی بر روی داده‌های صوتی خاص حوزه شروع کنید. برای محققان: بر بهبود مدل‌سازی زمانی و توجه به مسئله استحکام paraphrase تمرکز کنید. چارچوب کاربرد فوری برای جستجوی آرشیو صوتی و شتاب‌دهی بازیابی ویدیو نشان می‌دهد.

مطالعه موردی: جستجوی آرشیو صوتی

یک آرشیو صوتی تاریخی حاوی هزاران ضبط محیطی بدون برچسب را در نظر بگیرید. جستجوی سنتی مبتنی بر کلیدواژه شکست می‌خورد زیرا محتوا برچسب‌گذاری نشده است. با استفاده از چارچوب ما، آرشیوداران می‌توانند "باران شدید با رعد و برق دور" را جستجو کنند و کلیپ‌های مرتبط را بر اساس محتوای صوتی به جای فراداده بازیابی کنند.

6. کاربردهای آینده

این فناوری کاربردهای عملی متعددی را امکان‌پذیر می‌کند از جمله:

• آرشیوهای صوتی هوشمند: قابلیت‌های جستجوی پیشرفته برای مجموعه‌های صوتی تاریخی مانند آرشیو جلوه‌های صوتی BBC
• دستگاه‌های اینترنت اشیاء کم‌مصرف: سیستم‌های نظارت مبتنی بر صوت برای حفاظت و تحقیقات زیست‌شناسی
• کاربردهای خلاقانه: تطبیق خودکار جلوه‌های صوتی برای پادکست‌ها، کتاب‌های صوتی و تولید چندرسانه‌ای
• ابزارهای دسترسی‌پذیری: سیستم‌های توصیف و بازیابی صوت برای کاربران کم‌بینا
• شتاب‌دهی بازیابی ویدیو: استفاده از صوت به عنوان نماینده محتوای ویدیو در سیستم‌های جستجوی بزرگ‌مقیاس

جهت‌های تحقیقاتی آینده شامل گسترش به پرس‌وجوهای چندزبانه، بهبود قابلیت‌های استدلال زمانی و توسعه تکنیک‌های هم‌ترازی بین‌حالتی کارآمدتر مناسب برای کاربردهای بلادرنگ است.

7. مراجع

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