SAVE: Speech-Aware Video Representation Learning for Video-Text Retrieval

📄 arXiv: 2603.08224v1 📥 PDF

作者: Ruixiang Zhao, Zhihao Xu, Bangxiang Lan, Zijie Xin, Jingyu Liu, Xirong Li

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-09

备注: Accepted to CVPR2026

💡 一句话要点

提出SAVE模型，通过语音感知视频表征学习提升视频-文本检索性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频-文本检索 多模态学习 语音感知 视听融合 表征学习

📋 核心要点

  1. 现有视频-文本检索方法主要依赖CLIP，忽略了视频中重要的音轨信息，导致性能受限。
  2. SAVE模型通过引入专门的语音分支和soft-ALBEF早期视听对齐机制，更有效地利用语音信息。
  3. 实验结果表明，SAVE在多个数据集上显著优于现有方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文针对视频-文本检索任务，指出当前方法过度依赖CLIP模型，忽略了视频音轨信息。现有融合音轨信息的方法在语音内容表征和视听融合方面存在不足。为此，本文提出了语音感知视频表征学习方法SAVE。SAVE在AVIGATE模型的基础上，引入了专门的语音分支以实现更有效的语音嵌入。此外，本文还引入了soft-ALBEF用于早期视听对齐，从而促进融合。在五个基准数据集上的大量实验表明，SAVE优于现有技术水平，在SumR指标上，SAVE在MSRVTT-9k上提升了4.1%，在MSRVTT-7k上提升了1.9%，在VATEX上提升了2.5%，在Charades上提升了9.8%，在LSMDC上提升了2.1%。

🔬 方法详解

问题定义：视频-文本检索任务旨在根据给定的文本描述检索相关的视频。现有方法主要依赖CLIP模型，仅使用视觉信息，忽略了视频中包含的语音信息。即使一些方法尝试引入音频信息，但在语音内容的有效表征和视听信息的最佳融合方面仍然存在挑战，导致检索性能提升有限。

核心思路：SAVE的核心思路是充分利用视频中的语音信息，通过更有效的语音表征和视听融合来提升视频-文本检索的性能。具体来说，SAVE引入了一个专门的语音分支来学习更有效的语音嵌入，并采用soft-ALBEF进行早期视听对齐，从而更好地融合视觉和听觉信息。

技术框架：SAVE模型基于AVIGATE框架，主要包含三个模块：视觉编码器、语音编码器和文本编码器。视觉编码器负责提取视频帧的视觉特征，语音编码器负责提取视频音轨的语音特征，文本编码器负责提取文本描述的文本特征。然后，通过视听融合模块将视觉和听觉特征进行融合，得到视频的最终表征。最后，计算视频表征和文本表征之间的相似度，用于视频-文本检索。

关键创新：SAVE的关键创新在于两个方面：一是引入了专门的语音分支，使用更先进的语音模型（具体模型未知）来学习更有效的语音嵌入，从而更好地捕捉语音内容；二是引入了soft-ALBEF用于早期视听对齐，通过在特征层面进行对齐，促进了视觉和听觉信息的融合。

关键设计：关于语音分支的具体网络结构和训练方式，论文中没有详细描述。soft-ALBEF的具体实现细节也需要参考相关论文。损失函数方面，应该使用了对比学习损失，用于拉近相关视频-文本对的距离，推远不相关视频-文本对的距离。具体的参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SAVE在五个基准数据集上取得了显著的性能提升。在MSRVTT-9k上，SAVE的SumR指标比AVIGATE提升了4.1%；在MSRVTT-7k上提升了1.9%；在VATEX上提升了2.5%；在Charades上提升了9.8%；在LSMDC上提升了2.1%。这些结果表明，SAVE能够有效地利用语音信息，提升视频-文本检索的性能。

🎯 应用场景

SAVE模型可应用于各种视频检索场景，例如视频搜索引擎、视频推荐系统和多媒体内容分析。通过有效利用视频中的语音信息，SAVE能够更准确地理解视频内容，从而提升检索和推荐的准确性。该研究对于提升多模态信息处理能力具有重要意义。

📄 摘要（原文）

For video-text retrieval, the use of CLIP has been a de facto choice. Since CLIP provides only image and text encoders, this consensus has led to a biased paradigm that entirely ignores the sound track of videos. While several attempts have been made to reintroduce audio -- typically by incorporating an audio encoder and fusing its output with visual features -- these methods face two challenges: ineffective representation of speech content and suboptimal vision-audio fusion. To address these issues jointly, we propose SAVE, a Speech Aware Video rEpresentation learning method. SAVE improves upon AVIGATE, a SOTA audiovisual method, with a dedicated speech branch for more effective speech embedding. Furthermore, we introduce soft-ALBEF for early vision-audio alignment that facilitates fusion. Extensive experiments on five benchmarks show that SAVE compares favorably against the SOTA, outperforming AVIGATE by +4.1% on MSRVTT-9k, +1.9% on MSRVTT-7k, +2.5% on VATEX, +9.8% on Charades, and +2.1% on LSMDC, in light of the SumR metric.