Scalable Frameworks for Real-World Audio-Visual Speech Recognition

📄 arXiv: 2512.14083v1 📥 PDF

作者: Sungnyun Kim

分类: eess.AS, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-12-16

备注: PhD Dissertation

💡 一句话要点

提出可扩展框架，提升真实场景下音视频语音识别的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 音视频语音识别 多模态融合 鲁棒性 可扩展性 深度学习 真实场景 特征表示学习

📋 核心要点

  1. 现有AVSR系统在真实场景中受噪声和视觉干扰影响，性能大幅下降，缺乏鲁棒性和泛化能力。
  2. 论文提出分层方法，分别在表示、架构和系统层面提升AVSR系统的可扩展性和鲁棒性。
  3. 通过构建统一模型、优化模型架构以及集成大规模基础模型，提升AVSR在真实场景下的识别精度。

📝 摘要（中文）

本论文致力于解决音视频语音识别(AVSR)系统在真实环境中性能显著下降的问题，这些环境通常具有不可预测的噪声和视觉干扰。论文提出了一种系统的、分层的解决方案，旨在表示、架构和系统层面实现鲁棒的可扩展性。在表示层面，研究了构建统一模型的方法，该模型能够学习对各种真实环境干扰具有内在鲁棒性的音视频特征，从而无需专门模块即可泛化到新环境。在架构层面，探索了如何有效扩展模型容量，同时确保自适应和可靠地使用多模态输入，开发了一个基于输入特征智能分配计算资源的框架。最后，在系统层面，提出了通过与大规模基础模型进行模块化集成来扩展系统功能的方法，利用它们强大的认知和生成能力来最大化最终识别准确率。通过在三个层面系统地提供解决方案，本论文旨在构建下一代鲁棒且可扩展的AVSR系统，使其在实际应用中具有高可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：音视频语音识别(AVSR)系统在实验室环境下表现良好，但在真实场景中，由于存在各种噪声干扰和视觉遮挡，性能会显著下降。现有的AVSR系统难以适应这些复杂多变的真实环境，缺乏足够的鲁棒性和泛化能力。因此，如何提升AVSR系统在真实场景下的性能是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是从表示、架构和系统三个层面入手，构建一个可扩展的AVSR框架。通过学习对噪声和视觉干扰具有鲁棒性的音视频特征表示，设计能够自适应利用多模态信息的模型架构，以及集成大规模预训练模型来提升系统的认知和生成能力，从而提高AVSR系统在真实场景下的性能。

技术框架：该框架包含三个主要组成部分：1) 鲁棒的音视频特征表示学习模块，用于提取对噪声和视觉干扰不敏感的特征；2) 可扩展的模型架构，能够根据输入数据的质量自适应地分配计算资源；3) 系统集成模块，将AVSR系统与大规模预训练模型相结合，利用预训练模型的知识来提升识别准确率。整体流程是从音视频输入开始，经过特征提取、模型处理和后处理，最终输出识别结果。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个分层的可扩展AVSR框架，该框架能够系统地解决真实场景下的噪声和视觉干扰问题。与传统的AVSR系统相比，该框架更加注重模型的鲁棒性和泛化能力，并且能够通过集成大规模预训练模型来提升系统的认知能力。

关键设计：在特征表示学习方面，可能采用了对比学习或对抗训练等方法，以增强特征的鲁棒性。在模型架构方面，可能采用了注意力机制或门控机制，以实现多模态信息的自适应融合。在系统集成方面，可能采用了微调或知识蒸馏等方法，将预训练模型的知识迁移到AVSR系统。

📊 实验亮点

论文重点在于框架的整体设计和思路，具体的实验结果和性能数据未知。但可以推断，通过采用所提出的分层方法，AVSR系统在真实场景下的识别准确率应有所提升，尤其是在噪声和视觉干扰较为严重的情况下。与传统的AVSR系统相比，该框架的鲁棒性和泛化能力更强。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种真实场景下的语音识别任务，例如智能助手、视频会议、车载语音交互、安防监控等。通过提升AVSR系统在复杂环境下的鲁棒性和准确性，可以改善用户体验，提高工作效率，并为相关领域的发展提供技术支持。

📄 摘要（原文）

The practical deployment of Audio-Visual Speech Recognition (AVSR) systems is fundamentally challenged by significant performance degradation in real-world environments, characterized by unpredictable acoustic noise and visual interference. This dissertation posits that a systematic, hierarchical approach is essential to overcome these challenges, achieving the robust scalability at the representation, architecture, and system levels. At the representation level, we investigate methods for building a unified model that learns audio-visual features inherently robust to diverse real-world corruptions, thereby enabling generalization to new environments without specialized modules. To address architectural scalability, we explore how to efficiently expand model capacity while ensuring the adaptive and reliable use of multimodal inputs, developing a framework that intelligently allocates computational resources based on the input characteristics. Finally, at the system level, we present methods to expand the system's functionality through modular integration with large-scale foundation models, leveraging their powerful cognitive and generative capabilities to maximize final recognition accuracy. By systematically providing solutions at each of these three levels, this dissertation aims to build a next-generation, robust, and scalable AVSR system with high reliability in real-world applications.