跨模态通信总丢失语义、产生歧义？加入AI大模型，LAM-MSC实现四模态统一高效传输

基于ai大模型的多模态语义通信框架研究

本文介绍了湖南师范大学、南京大学、东南大学和英国布鲁内尔大学的研究团队提出的基于AI大模型的多模态语义通信(LAM-MSC)框架。该框架旨在解决传统语义通信系统在处理多模态数据(文本、音频、图像、视频)时面临的数据异构、语义歧义和信号衰落等挑战。

研究团队成员: 江沸菠(湖南师范大学)，彭于波(湖南师范大学)，董莉(湖南工商大学)，王可之(英国布鲁内尔大学)，杨鲲(南京大学，欧洲科学院院士)，潘存华(东南大学)，尤肖虎(东南大学，中国科学院院士)。

论文信息:

• 标题: Large AI Model Empowered Multimodal Semantic Communications
• 期刊: IEEE Communications Magazine
• 链接: https://www.huida178.com/link/2a60eed05079970d61abad679da7ae8f

研究背景:

人工智能和物联网的融合推动了语义通信的发展，其目标是传输信息的“含义”，而非单纯的数据。元宇宙等新兴应用对多模态数据的传输提出了更高要求。传统语义通信系统只能处理单一模态数据，效率低下。LAM-MSC框架旨在构建一个能够高效处理多模态数据的语义通信系统。

框架核心:

LAM-MSC框架利用AI大模型，特别是多模态语言模型和大型语言模型，通过以下五个步骤实现多模态语义通信：

1. 模态转换(MMA): 使用多模态对齐技术(MMA)将图像、音频、视频等多种模态数据转换为文本，并保持语义一致性。

2. 语义提取(LKB): 基于个性化大型语言模型知识库(LKB)，利用GPT-4模型理解用户信息和发送者意图，提取个性化语义信息，减少歧义。

3. 信道估计(CGE): 使用条件生成对抗网络(CGE)进行信道估计，预测信道增益，提高传输质量。

4. 语义恢复(LKB): 接收端利用LKB，根据接收者信息对解码后的语义进行个性化调整。

5. 模态恢复(MMA): 将解码后的文本数据转换回原始模态数据。

图1：传统单模态与多模态语义通信系统对比

图2：LAM-MSC框架示意图

图3：数据流示例

实验结果:

实验结果表明，LAM-MSC框架在提高多模态语义通信准确性和压缩率方面取得了显著成果，尤其是在高信噪比环境下表现突出。与仅处理单模态数据的现有方法相比，LAM-MSC框架具有更强的多模态处理能力。

图4：不同信噪比下的传输准确性

图5：不同方法对比结果

总结:

LAM-MSC框架为多模态语义通信提供了一种新颖有效的解决方案，其在处理多模态数据、降低语义歧义和提高传输质量方面具有显著优势。 更多细节请参考论文原文。

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