Enhanced Multimodal Content Moderation of Children's Videos using Audiovisual Fusion

📄 arXiv: 2405.06128v1 📥 PDF

作者: Syed Hammad Ahmed, Muhammad Junaid Khan, Gita Sukthankar

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-09

备注: 8 pages, 3 figures, Accepted at The 37th International FLAIRS Conference

💡 一句话要点

提出基于视听融合的CLIP改进方法，增强儿童视频内容审核能力

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

关键词: 儿童视频审核 多模态融合 视听融合 CLIP模型 提示学习

📋 核心要点

  1. 现有儿童视频内容审核系统难以检测视觉无害但音频不适的内容，单模态方法存在局限性。
  2. 提出一种基于CLIP的视听融合方法，利用音频模态和提示学习，增强内容审核能力。
  3. 在多模态MOB数据集上进行实验，验证了该方法在监督和少样本设置下的有效性。

📝 摘要（中文）

针对儿童视频内容创作的日益增长，视频托管平台需要强大的内容审核机制。仅使用单模态内容审核系统可能无法检测到视觉上无害但包含不适合儿童的音频内容。诸如YouTube Kids等流行的儿童视频平台仍然发布包含不利于儿童健康行为和身体发展的音频内容的视频。对恶意视频的可靠分类除了视频特征外还需要音频表示。然而，最近的内容审核方法很少采用明确考虑非语音音频线索的多模态架构。为了解决这个问题，我们提出了一种CLIP（对比语言-图像预训练）的有效改进方法，可以利用上下文音频线索来增强内容审核。我们结合了1）音频模态和2）提示学习，同时保持每个模态的骨干模块冻结。我们在监督和少样本设置下，在MOB（恶意或良性）数据集的多模态版本上进行了实验。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决儿童视频内容审核中，单模态方法无法有效识别包含不适宜音频内容的问题。现有方法主要依赖视觉特征，忽略了音频信息，导致恶意或不适内容难以被检测，尤其是在视觉上看似无害的情况下。

核心思路：论文的核心思路是将音频模态融入到内容审核流程中，利用视听信息融合来提升审核的准确性和鲁棒性。通过改进CLIP模型，使其能够同时处理视频和音频信息，从而更全面地评估视频内容。

技术框架：整体框架基于CLIP模型，包含视频和音频两个分支。视频分支处理视觉信息，音频分支处理音频信息。两个分支的输出进行融合，用于最终的内容分类。关键步骤包括：1) 使用预训练的CLIP模型作为骨干网络；2) 添加音频编码器以提取音频特征；3) 设计融合机制将视听特征进行整合；4) 使用提示学习来引导模型学习。

关键创新：论文的关键创新在于将音频模态有效地融入到CLIP模型中，并结合提示学习来提升模型的性能。与现有方法相比，该方法能够更全面地利用视频内容中的信息，从而提高内容审核的准确性。此外，通过冻结骨干网络，降低了训练成本，使其更易于部署。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 音频编码器的选择和配置，用于提取有效的音频特征；2) 视听特征融合的方式，例如使用注意力机制或简单的拼接；3) 提示学习策略的设计，例如选择合适的提示词来引导模型学习；4) 损失函数的选择，例如使用对比损失或交叉熵损失。

📊 实验亮点

论文在多模态MOB数据集上进行了实验，结果表明，提出的方法在内容审核任务中取得了显著的性能提升。具体而言，该方法在监督学习和少样本学习设置下均优于现有的单模态方法，证明了视听融合的有效性。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种儿童视频托管平台，例如YouTube Kids等，以提高内容审核的准确性和效率，过滤掉不适宜儿童观看的视频内容，从而保护儿童的身心健康。此外，该方法也可扩展到其他多模态内容审核场景，例如社交媒体平台上的恶意信息检测等。

📄 摘要（原文）

Due to the rise in video content creation targeted towards children, there is a need for robust content moderation schemes for video hosting platforms. A video that is visually benign may include audio content that is inappropriate for young children while being impossible to detect with a unimodal content moderation system. Popular video hosting platforms for children such as YouTube Kids still publish videos which contain audio content that is not conducive to a child's healthy behavioral and physical development. A robust classification of malicious videos requires audio representations in addition to video features. However, recent content moderation approaches rarely employ multimodal architectures that explicitly consider non-speech audio cues. To address this, we present an efficient adaptation of CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) that can leverage contextual audio cues for enhanced content moderation. We incorporate 1) the audio modality and 2) prompt learning, while keeping the backbone modules of each modality frozen. We conduct our experiments on a multimodal version of the MOB (Malicious or Benign) dataset in supervised and few-shot settings.