Scalable Frameworks for Real-World Audio-Visual Speech Recognition
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AVSR系统在真实环境下的鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 音频-视频语音识别 多模态融合 鲁棒性 可扩展性 深度学习 真实环境 特征表示 自适应架构
📋 核心要点
- 现有AVSR系统在真实场景中受噪声和视觉干扰影响，性能显著下降，缺乏鲁棒性和泛化能力。
- 论文提出分层方法，分别在表征、架构和系统层面进行优化，提升AVSR系统在真实环境下的性能。
- 通过构建统一的音视频特征模型、自适应的多模态融合架构以及集成大规模基础模型，实现性能提升。
📝 摘要（中文）
本论文致力于解决音频-视频语音识别(AVSR)系统在真实环境中性能显著下降的问题，这些环境的特点是不可预测的声学噪声和视觉干扰。论文提出了一种系统的、分层的解决方案，旨在实现表征、架构和系统层面的鲁棒可扩展性。在表征层面，研究了构建统一模型的方法，该模型学习对各种真实环境干扰具有内在鲁棒性的音视频特征，从而无需专用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。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精度。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：现有的音频-视频语音识别（AVSR）系统在实验室环境下表现良好，但在实际应用中，由于各种噪声干扰（如背景音乐、人声干扰）和视觉干扰（如光照变化、遮挡）的存在，性能会急剧下降。现有方法通常依赖于针对特定噪声或干扰的专用模块，泛化能力较差，难以适应复杂多变的真实环境。
核心思路：本论文的核心思路是构建一个可扩展的AVSR框架，通过分层优化来提升系统在真实环境下的鲁棒性。具体而言，分别在表征层面学习鲁棒的音视频特征，在架构层面实现自适应的多模态融合，在系统层面集成大规模基础模型，从而提升系统的整体性能和泛化能力。
技术框架：该AVSR框架包含三个主要层面：1) 表征层面：设计统一的音视频特征提取模型，学习对各种噪声和视觉干扰具有鲁棒性的特征表示。2) 架构层面：构建自适应的多模态融合架构，根据输入信号的质量动态调整音视频信息的权重，实现更可靠的融合。3) 系统层面：将AVSR系统与大规模基础模型集成，利用基础模型的认知和生成能力，提升语音识别的准确率。
关键创新：本论文的关键创新在于提出了一种分层的、可扩展的AVSR框架，该框架能够系统地解决真实环境下的噪声和视觉干扰问题。与现有方法相比，该框架具有更强的鲁棒性和泛化能力，能够适应复杂多变的真实场景。此外，通过与大规模基础模型集成，该框架能够进一步提升语音识别的准确率。
关键设计：在表征层面，可能采用对比学习或对抗训练等方法，学习对噪声和视觉干扰不敏感的特征表示。在架构层面，可能采用注意力机制或门控机制，实现音视频信息的自适应融合。在系统层面，需要设计合适的接口，将AVSR系统与大规模基础模型进行有效集成。损失函数的设计需要综合考虑语音识别的准确率和鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文重点在于框架设计与方法论，摘要中未提供具体实验数据。但可以推断，实验结果应展示该框架在真实噪声和视觉干扰环境下的性能提升，并与现有AVSR系统进行对比，突出其鲁棒性和泛化能力的优势。与baseline相比，在各种噪声和视觉干扰条件下，语音识别准确率应有显著提升。
🎯 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，例如智能家居、车载语音助手、视频会议、公共安全等。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。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如人机交互、智能客服、医疗诊断等。
📄 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.