更精准地生成字幕！哥大&Facebook开发AI新框架，多模态融合，性能更强

现在，给视频添加字幕，又有了新玩法。

这就是Facebook、哥伦比亚大学等大学的新研究，共同开发了一个框架——Vx2Text。

这个框架可以帮助我们，从视频、音频等输入内容中提取信息，再以人类可以理解的文字，生成字幕或者回答问题等。

并且，与之前的最新技术相比，Vx2Text在三个任务中均展现出最佳的性能。

Vx2Text究竟是什么？一起往下看。

技术原理

Vx2Text是从多模态输入（由视频、文本、语音或音频组成）中提取信息，再以人类可以理解的方式，生成自然语言文本（例如：字幕、回答问题等）。

研究团队通过引入大型基准，来评估Vx2Text解释信息和生成自然语言的能力。

这些基准主要包括：用于图像或视频字幕、问答（QA）和视听对话的数据集。

为了在这些基准测试中表现出色，Vx2Text必须完成几个目标：

  • 从每个模态中提取重要信息；

  • 有效地组合不同线索，以解决给定的问题；

  • 以可理解的文本形式，将结果生成和呈现出来。

并且，将这些目标嵌入一个统一的、端到端的可训练的框架中。

整个过程可以分为三步：

  • 多模态输入及识别；
  • 将不同模态嵌入同一语言空间；
  • 融合多模态信息。

△Vx2Text框架图解

具体而言：

输入及识别

Vx2Text接收视频、音频和语音作为输入。利用特定模态分类器，来识别输入的声音或动作等，得到相应类别的文本信息。

嵌入

通过可区分标记化，将识别得到的不同模态的文本信息，嵌入同一语言空间中，以便执行多模态融合，实现端到端的训练。

多模态融合，简单来说就是，将从文本、图像、语音、视频等多种形式的数据和信息，进行转换和融合。

先前不同模态输入信号的组合方法，大多依赖于额外的跨模态融合模块，繁重且计算成本高。

而使用Vx2Text，无需设计专门的跨模态网络模块，这种设计不仅简单得多，还可以带来更好的性能。

融合

采用通用的编-解码器语言模型，即自回归解码器模型，来融合多模态信息，以生成文本。

不同于以前的仅编码器模型，这一模型具有通用性，能直接适用于“不同模态生成文本”问题，无缝处理两种类型的任务，无需为每个任务设计专门的架构。

处理生成式任务，需要通过解码生成连贯的句子；
处理区分式任务，则需将候选答案集输入，在概率分布下，选择最高概率的答案。

实验

对Vx2Text在三个任务中的有效性进行评估：包括视频问答、视听场景感知对话和视频字幕。
分别使用三个基准数据集：TVQA、AVSD和TVC。

评估每种模态的重要性

使用不同的输入组合，评估各个模态对基于视频的文本生成性能的影响。结果表明：

  • 在AVSD和TVQA数据集中，每种模态都有助于性能提升，对于AVSD尤其明显。

  • 在AVSD的所有指标下，增加视频模态的都会带来性能提升；TVQA数据集也体现这种趋势。

  • 此外，问答的历史记录对AVSD的性能，也起到十分积极的作用。这表明模型在对话中，成功合并了先前问答的信息。

可区分标记化的的有效性

将不同的模态融合机制（包括：多模态特征嵌入、冻结标记化、可区分标记化），在AVSD和TVQA中的性能进行比较，得到结论：

  • 与多模式特征嵌入相比，冻结标记化实现了更好的性能。

  • 可区分标记化通过优化整个端到端模型，进一步提高了这两项任务的性能，在很大程度上优于其他方案。

生成模型的优势

对四个模型的准确性进行评估，得到结论：

  • 对于所有大小的训练集，与去掉解码器的系统判别版本（Discriminative）相比，默认的Vx2Text模型（Generative）都更准确。

  • 此外，生成模型可以使用相同的模型进行多任务学习，无需更改架构。这样能够进一步提高准确性，尤其是对于小型训练集。

与最新技术的比较

Vx2Text（这里使用冻结标记化，而非可区分标记化）与最新技术，在AVSD上进行比较，得到结论：

  • 在带有和不带有字幕输入两种情况下，Vx2Text模型都取得了最好的效果。证明了这一模态集成简单方案的有效性。

Vx2Text与最新技术，在TVQA上进行比较（数字代表Top-1准确性(%)），得到结论：

  • 在HERO利用额外的样本进行预训练的情况下，Vx2Text仍然实现了比HERO版本更好的性能。

Vx2Text与最新技术，在TVC上进行对比，得到结论：

  • 在不使用额外样本进行预训练的情况下，Vx2Text展现出最佳的性能。

定性结论

△AVSD验证集上的视听场景感知对话任务，Vx2Text生成答案示例

△TVC验证集上的视频字幕任务，Vx2Text生成文本描述示例

虽然输入内容中包含一些文本，例如：对话历史记录或语音记录，但生成的文本还包含了来自其他模态的信息。例如，上图中模型成功地识别了动作，例如，帮助站起来等。

实验表明：Vx2Text能够在多模态输入中，为视听场景感知对话和视频字幕，生成逼真自然的文本。

Vx2Text可以用于为录制的视频或流媒体视频添加字幕，以及服务YouTube和Vimeo等视频共享平台，依靠字幕以及其他信号来改善搜索结果的相关性。

作者

论文一作蔺旭东，目前是哥伦比亚大学计算机科学专业的博士生，主要研究领域是嵌入学习、视频分析和生成模型，本科就读于清华大学。这项研究是在其担任Facebook AI实习生时完成的。

△蔺旭东（来自其个人主页）

想要了解更多细节，可戳文末链接查看～

参考链接：
https://arxiv.org/abs/2101.12059
https://venturebeat.com/2021/02/02/researchers-Vx2Text-ai-framework-draws-inferences-from-videos-audio-and-text-to-generate-captions/

— 完 —

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