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基于深度学习的多模态音乐可视化-多模态音乐治疗
目前，大多数的研究都集中在听觉和视觉模态相结合的多模式情绪识别上，然而，来自中枢神经系统，例如 EEG 信号和外部行为，例如眼球运动的多模态结合已被证明是对情绪识别更加有效的方法。 为了结合用户的内部大脑活动和外部潜意识行为，本文提出了使用 6 个 EEG 电极和眼动追踪眼镜来识别人类情绪的多模态框架 EmotionMeter。本文提出的情绪识别系统的框架如图 1 所示。 多模态生成系统LLM将音频特征转化为"暗红色漩涡伴随铜管乐器闪烁"等具象描述，Text-to-Image模型据此生成风格化图像，最后通过DAIN（深度感知视频插帧）算法实现24fps流畅输出，确保鼓点与视觉变化误差 该研究突破性地将听觉语义转化为视觉符号系统，其技术路线可延伸至音乐治疗中的情绪可视化、智能作曲辅助设计等领域。特别是提出的"情感-风格-乐器"三维特征空间，为跨模态艺术生成提供了可量化的评估基准。 对于模态融合，本文比较两种方法：1）特征级融合和2）多模态深度学习。对于特征级融合，EEG 和眼动数据的特征向量直接连接成一个较大的特征向量作为 SVM 的输入。
32310编辑于 2025-07-26 - 来自专栏音乐与健康
音乐ChatGPT时刻来临 「天工SkyMusic」音乐大模型-多模态音乐
这套模型架构在处理视频、音频和音乐领域效果极佳。昆仑万维团队也将在后续逐步迭代和添加新的能力，让模型具备多模态的情感理解与表达能力。「天工SkyMusic」具有以下五大特点：1. 3. 歌词段落控制「天工SkyMusic」能够通过歌词来控制歌曲，让生成的歌曲可以明确分辨出不同歌词段落的情绪变化，体现出主歌和副歌、前奏和主歌的段落差异。4. 多种音乐风格「天工SkyMusic」支持说唱、民谣、放克、古风、电子等多种音乐风格，用户在创作音乐时，可以通过参考音频制定想要的音乐风格。5. 一直以来，AI音乐生成大模型都是AI大模型行业最受关注的落地应用之一。早在2022年12月，昆仑万维就发布了「昆仑天工」AIGC全系列开源算法与模型，其中就包括多模态音乐内容生成大模型。 当前，昆仑万维已打造了集AI搜索、AI写作、AI长文本阅读、AI对话、AI语音合成、AI图片生成、AI漫画创作、AI图片识别、AI音乐生成、AI代码写作、AI表格生成等多项能力于一体的「天工3.0」多模态
62010编辑于 2025-07-17 - 来自专栏音乐与健康
多模态音乐如何唤醒昏迷患者？
多模态音乐疗法如何唤醒昏迷患者？用音乐唤醒昏迷患者，并不是影视剧中才有的温情桥段。日前，我院急诊医学部EICU通过音乐疗愈，将一名车祸后持续昏迷患者成功唤醒，呈现了一幕“影视照进现实”。 音乐疗法（music therapy,MT）在ICU解放的集束化方案中尚未得到充分研究。我们回顾现有文献，展示了多模态音乐疗法实际应用的案例，并提出优化各年龄段ICU多模态音乐疗法的建议。 李晓召介绍，多模态音乐疗法是一种非侵入性治疗手段，它将音乐与医疗、心理等领域相结合，通过音乐的各种形式来促进个体的身心健康，既经济安全，又简便易行。 李晓召说，开展多模态音乐疗法不仅有效缓解病人在监护病房的紧张、焦虑与恐惧情绪，也为病人营造了舒缓、放松的就医环境，是人文医学理念在我院医疗实践中的生动体现。 图1 与ICU解放集束化方案相关的关键MT结局的整体总结自2021年起，浙江大学医学院附属儿童医院湖滨院区便开始了多模态音乐疗愈的实践探索。
31010编辑于 2025-09-04 - 来自专栏音乐与健康
多模态音乐睡眠治疗是如何运用的？
何为多模态？多模态音乐睡眠？多模态是指通过结合多种感知通道，例如视觉、听觉、触觉等，来理解和处理信息的方式。 常见问答1.什么是多模态技术？多模态技术是通过结合多种感知通道进行信息理解和处理的方式。2.多模态技术在哪些领域有应用？多模态技术广泛应用于医学诊断、人机交互、教育和培训等领域。 3.多模态技术有哪些挑战？挑战主要集中在数据整合、模型复杂性和实时交互等方面。4.多模态技术如何改变人机交互？通过结合语音和手势识别等多种交互方式，使沟通更自然直观。5.多模态技术对未来有何意义？ 多模态技术将为未来的研究和应用提供广阔的探索空间和潜力。在快节奏的现代生活中，失眠已成为困扰超3亿中国人的健康难题。 3. 多模态音乐干预疗法 功能整合：结合声光振动及音乐疗法（特定频率白噪音），通过多感官刺激营造放松环境，辅助调整睡眠节律。 适用人群与使用建议1.
35300编辑于 2025-08-01 - 来自专栏音乐与健康
什么是“多模态”？为什么说多模态音乐是下一个风口
什么是多模态 Multimodality多模态（Multimodality）是指集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。 音频编码器可以帮助模型识别语音、音乐或其他声音特征。在多模态模型中，主流的音频编码器包括Whisper、CLAP等。视频编码器：更为复杂，需要同时处理图像和时间序列数据。 模态编码器的设计对于多模态大模型的性能至关重要，因为它们直接影响到模型能否准确地理解和生成跨模态的内容。通过高效的模态编码器，多模态大模型能够在各种复杂的任务中展现出更加强大和灵活的能力。 为什么说多模态音乐是下一个风口……在多模态音乐大模型中，不同类型的输入数据，如图像、文本、音频等，首先会被相应的模态编码器（Modality Encoder, ME）处理，转换成特征表示。 [2] MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models[3] NExT-GPT: Any-to-Any Multimodal Large
47510编辑于 2025-07-16 - 来自专栏音乐与健康
多模态音乐如何重塑生物钟干预失眠？
多模态音乐如何重塑生物钟干预失眠？何为多模态？多模态是指通过结合多种感知通道，例如视觉、听觉、触觉等，来理解和处理信息的方式。 3月21日是世界睡眠日，充足的睡眠、均衡的饮食和适当的运动是国际社会公认的三项健康标准，而随着现代人们的生活规律以及电子产品的外部因素影响睡眠的问题发生率也是大大的增加，为营造良好的习惯打造健康的生活状态 多模态音乐调频干预（多感官刺激睡眠疗法），包括声刺激抑制听觉警觉，动态光照重置生物钟，电磁刺激修复脑波节律，芳香分子安抚情绪，它们像精密齿轮般咬合，相辅相成，从不同感官通路“包抄”失眠的症结，让每一个失眠患者重拾安稳睡眠 多模式睡眠治疗，重点在于“纠正”和“修复”当下人们关注比较多的疗愈音乐（用于减压、放松的音乐），则是节拍在60—70、频率在8—14Hz范围内的α脑波音乐。 这种音乐一般没有完整的音乐结构，只是一些简单的旋律，有一些模糊和不太明确的情绪表达，但是让人听了之后会感到非常放松，同时又不被旋律所干扰。
37410编辑于 2025-08-02 - 来自专栏音乐与健康
多模态音乐融合：通过联觉感知的音乐唤起听众更强烈的感受
[摘要］“多模态”是20世纪末以来跨学科热门理论话题，相关研究扩展到语言学之外的各种文化表达形式，特别是绘画、音乐、舞蹈、戏曲等多种意义表达的模态符号研究，与“语言符号学”“多媒介”或“多感官”等概念关系密切 从多模态的词源和概念入手，对多模态指向的梳理和对多模态人类学倡导背景以及多模态民族志发展过程的追溯可以推动综合性多模态人类学研究的深入与发展。 [关键词］多模态；人类学；民族志；多感官；脑科学；情绪学；心理学；本草音乐通过联觉感知的音乐要唤起听众更强烈的感受，需综合运用多模态表达策略、精准匹配听众体验，并借助技术与艺术融合的创作方式。 如冰岛歌手Björk的VR音乐会，观众佩戴头显设备后，和声层析为漂浮的晶体结构，打击乐节奏触发空间几何体碰撞，这种视听同步率超过75%时，观众情感共鸣强度提升3倍以上。 六、CLaMP 3 的技术原理多模态数据对齐：将不同模态的音乐数据（如乐谱、MIDI、音频）和多语言文本统一到一个共享的语义空间。
35810编辑于 2025-10-30 - 来自专栏音乐与健康
基于多尺度自适应跨模态注意力融合（MACAF）的三模态情感分析-体感音乐多模态治疗
多模态情感分析概述多模态情感分析旨在通过结合多种模态的数据（如文本、音频、视频等），实现更准确和全面的情感识别。 3. 多模态情感分析模型架构3.1 特征提取文本特征提取：使用预训练语言模型（如BERT、RoBERTa）提取文本的上下文语义表示。音频特征提取：使用CNN或RNN模型提取音频信号的时频特征。 数据集常用的多模态情感分析数据集包括：CMU-MOSI：包含视频评论的多模态数据集，包括文本、音频和视频模态。IEMOCAP：包含多场景对话的音频和视频数据，用于情感识别和分析。 在获取不同尺度的语言特征后，通过自适应注意力机制学习模态特征表示。（3）多模态特征融合使用了交叉注意力机制来实现特征交互。 数据集是多标签特性，即每一个样本对应的情绪可能不止一种，对应情绪的强弱也不同，在[-3~3]之间。CH-SIMS：情感标注是对每句话的5分类的情感标注，作者还提供了了2/3/5分类的标注。
75510编辑于 2025-07-26 - 来自专栏音乐与健康
多模态LLM SALMONN:可处理语音、音乐等基本音频
关键词：音乐ChatGPT；天工SkyMusic；本草音乐；情绪分析；情感表达；音乐疗法；文化；多模态音乐SALMONN的核心架构包括两个听觉编码器:一个用于非语音BEATs音频编码器，另一个来自OpenAI 其多模型架构和激活调整阶段的引入使其在音频和语音任务中取得了显著的竞争性性能，为大型语言模型的通用听觉能力提供了新的可能性。AnyGPT 利用离散表征来统一处理各种模态，包括语音、文本、图像和音乐。 如下图 1 所示，该框架由三个主要组件组成，包括：多模态 tokenizer作为主干网络的多模态语言模型多模态 de-tokenizer其中，tokenizer 将连续的非文本模态转换为离散的 token ，随后将其排列成多模态交错序列。 它由 108k 多轮对话样本组成，这些对话错综复杂地交织着各种模态，从而使模型能够处理多模态输入和输出的任意组合。
47410编辑于 2025-07-17 - 来自专栏音乐与健康
多模态音乐应用：结合声音、图像和手势的交互
多模态应用的特点包括：丰富性体验： 多模态应用将不同的交互方式结合起来，使用户能够通过多种感官来感受和理解信息，从而实现更丰富的体验。 多模态应用的应用领域多模态应用在各个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的领域：智能助理： 语音助理如Siri、Alexa和Google Assistant是多模态应用的典型代表。 隐私和安全： 多模态应用可能涉及到隐私和安全问题，如声音和图像的数据收集和处理。未来，随着技术的进步，多模态应用将会越来越成熟，解决上述挑战，并在更多领域展现出广泛的应用前景。 尽管面临技术整合、用户适应和隐私安全等挑战，但随着技术的发展，多模态应用有望实现更加广泛和深入的应用，为未来的交互方式带来更多可能性。然而，多模态应用的发展也面临挑战。 多模态应用将不仅仅是一种科技创新，更是改变用户体验和提升人机互动的关键。我们期待着多模态应用在各个领域的更多创新应用，为人们的日常生活和工作带来积极的影响。
28710编辑于 2025-07-07 - 来自专栏我爱计算机视觉
EMNLP 2021-多模态Transformer真的多模态了吗？论多模态Transformer对跨模态的影响
3）它不需要解释激活或attention。 在本文中，作者对现有模型上的交叉模态输入消融进行了研究，以证明其在理解模型行为方面的实用性。作者测试了具有不同架构但具有相同初始化和训练流程的模型。 ▊ 3. 方法 作者使用消融来确定预训练的视觉语言模型在进行预测的时候是否结合了来自两个模态的信息。 如果测试过程中，去除某个模态的信息，对最终结果影响很大，那这个模态在最终预测的时候就是有用的；否则这个模态就是没用的。 多模态模型在预测时使用由多模态输入触发的跨模态激活。 这是原始的多模态设置，因此，有效使用多模态信息的模型应该表现最好。 Object： 在这里，作者只删除与对齐的文本短语相对应的图像区域，该模型仍然可以使用周围的视觉上下文特征 。 测试的模型显示了vision-for-language，而不是language-for-vision的结果，这一事实可能是多模态任务的积累，因为一些下游多模态任务需要强烈的 vision-for-language
2.5K20发布于 2021-09-28 - 来自专栏音乐与健康
利用多模态模型赋能，SONY联合本草音乐实验室团队完成音乐到音乐视频描述生成大突破！
，音乐疗法，视频，多感官，情绪管理，MV,视频模态,数据链接，音乐治疗开源代码：暂无导读生成与给定音乐相匹配的音乐视频（MV）是一项具有挑战性的任务，因为音乐和视频模态之间存在固有差异。 在本研究中，我们专注于阶段2的多模态模型训练。简介由于音乐和视频模态之间的内在差异，音乐到音乐视频生成是一项具有挑战性的任务。 在本研究中，我们专注于音乐视频描述生成任务，并提出了一个涵盖训练数据构建和多模态模型微调的综合流程。 我们基于Music4All数据集新构建的音乐到音乐视频描述数据集，对现有的预训练多模态模型进行微调，该数据集整合了音乐和视觉信息。 2 多模态模型训练我们使用NExT - GPT（Wu等人，2024年），这是一个任意到任意的多模态训练框架，利用构建的音乐到MV描述数据集对我们的模型进行微调。
23710编辑于 2025-07-03 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(3)
·深度学习时代（2010-2019年）：多模态技术快速发展，这主要得益于以下3点: o算力快速发展。 o新的多模态数据集层出不穷。 o语言特征提取能力和视觉特征提取能力快速提高。 ·CoCa 模型：2022年 5月，谷歌公司发布了多模态模型CoCa。 o解决图像多模态问题有3种传统的思路，分别是使用单编码器模型、双编码器模型、编码器-解码器模型。 这种编码器-解码器结构有助于融合多模态特征，在多模态理解任务中表现较好，但由于缺乏单独的文本编码器，在图像检索、视频检索等任务中表现不佳 oCoCa 模型创造性地将上述 3 种思路进行有效融合，能够分别独立获得图像特征向量和文本特征向量 大模型+多模态的3种实现方法 1，以LLM 为核心，调用其他多模态组件 2023年5月，微软亚洲研究院(MSRA)联合浙江大学发布了HuggingGPT。 第一个阶段，基于 59.5万条CC3M文本-图像对齐数据训练跨模态编码器，以便将文本特征和图像特征进行语义对齐。
1.2K20编辑于 2024-09-10 - 来自专栏音乐与健康
守护心跳节律:从生活方式到精准治疗（多模态音乐干预）
然而，现代医学实践中，心音在疾病筛查中的价值逐渐被忽视，原因在于：①心血管疾病（如房颤）发作具有高度隐匿性，约1/3患者完全无症状；②间歇发作、动态波动，不易在一次就诊时捕获；③既往监测手段存在设备成本高 用大数据“听”健康，用人工智能“筛”风险此研究科学意义——在人群研究中证实：心音的波动性和节律特征，具备筛查心律失常的能力；建立了从心音到心电、生物标志物、心脏超声的多模态验证体系；在人群公共健康领域， 未来展望丨多模态音乐干预助力基层医疗，居家实现心脏守护从“听诊器+心电图”到“手机+心音+AI”，这项技术突破不仅是科研领域的创新，更勾勒出移动医疗（mHealth）与公共卫生深度融合的未来图景。 心脏不是一个简单的泵，而是一个有节律的“音乐指挥家”。它要保证血液源源不断地流向全身各处，不快不慢，刚刚好。在人体的众多器官中，心脏无疑是最为独特的存在。它不仅是一个泵血器官，更是生命节奏的掌控者。
18610编辑于 2025-10-28 - 来自专栏存内计算加速大模型
腾讯发表多模态综述，什么是多模态大模型
多模态大模型的整体架构可以被归类为如下图的五个部分，整个多模态大模型的训练可以被分为多模态理解与多模态生成两个步骤。 多模态理解包含多模态编码器，输入投影与大模型主干三个部分，而多模态生成则包含输出投影与多模态生成器两个部分，通常而言，在训练过程中，多模态的编码器、生成器与大模型的参数一般都固定不变，不用于训练，主要优化的重点将落在输入投影与输出投影之中 多模态大模型预训练的核心架构旨在整合和处理多种类型的数据模态，如文本、图像、音频等，以发掘不同模态间的深层关联并提升模型的表征能力【3】。 3. 主干网络（Backbone Network）· 作为模型的核心，主干网络通常基于Transformer架构，用于进一步处理和融合来自不同模态的信息。 （1）将图片切成16x16的小块（patch），每个块转换为一个“词向量”，再加上位置编码；（2）经过Transformer Encoder层（3）分类层4.
5.7K13编辑于 2024-05-14 agent多模态学习
二、多模态 Agent 的整体架构 一个完整的多模态 Agent 系统通常包含以下层次，其数据流如下： 用户多模态输入 → 多模态感知层 → 意图理解与规划层 → Agent 协作层 → 工具/环境交互层 → 反馈与优化层 → 多模态输出 2.1 多模态感知层 (Multimodal Perception Layer) 作为系统的“感官”，负责将原始的多模态输入转换为结构化的特征向量。 四、多模态意图理解与任务规划 4.1 多模态意图识别 多模态意图识别旨在从用户的文本、图像、语音等多种输入中，准确判断其核心需求。 多模态分类模型：训练一个分类器，输入为多模态特征，输出为意图标签。 LLM 直接判断：利用 GPT-4V 等具备视觉能力的模型，直接分析多模态输入并输出意图。 7.2 图像生成与编辑 多模态 Agent 可以调用图像生成模型（如 DALL·E 3、Stable Diffusion），根据文本描述生成或修改图像。
50210编辑于 2026-01-15- 来自专栏我爱计算机视觉
MM2023 | 3D和图文模态的碰撞，多视角多模态的统一表征
Representation，3D和图文模态的碰撞，多视角多模态的统一表征。 图1 JM3D的过程，红线表示独立对齐，绿线表示JMA修正过的对齐方式 图2 JM3D的整体框架，SMO构建多角度图片和层次化文本，JMA则完成联合模态的对比学习 2. 我们分别为视觉和语言模态设计了不同的组织方式。对于视觉模态而言，我们为每个3D素材渲染了30个视角的图片，并设计了一种临近连续采样方式去采样不同视角的图片。 因此，在实验中，之前的方法会将3D表征分别与图片表征及文本表征独立做对比学习进行对齐。然而，视觉模态和语言模态应当存在一定的隐关系，这个隐关系是可以通过图文的表征获得的。 此外，JM3D在零样本3D分类和图像检索任务中表现出卓越的性能，创造了新的最先进水平，突显了其出色的跨模态能力。未来，我们将探索不同的数据和替代的联合建模方法，进一步拓展3D的统一表示学习。
99610编辑于 2023-08-31 - 来自专栏CSDN社区搬运
多模态COGMEN详解
在本文中，我们提出了基于 COntex- tualized Graph Neural Network的多模态情感识别COGMEN）系统，该系统利用了本地信息（即说话人之间的内/外依赖性）和全局信息（上下文 “iemocap_4” --modalities=“atv” 部署方式 下载我训练好模型，以及数据集，附件里有data，modelcheckpoint文件夹，分别替换代码中的文件夹即可，我对每个单独的模态都有训练
32410编辑于 2024-12-05 【多模态大模型】
多模态大模型的核心能力 多模态大模型通过融合视觉、听觉、文本等多维度数据实现综合理解与生成。典型应用包括： 图像到文本：识别图片内容并生成描述、广告文案或诗歌。 跨模态检索：根据文本搜索相关图像/视频，或反之。 代表模型如GPT-4V（视觉增强版）、通义千问多模态版、文心一言（ERNIE-ViLG）均支持此类任务。 多模态对齐：模型将图像特征与文本语义空间对齐，生成候选描述。 输出优化：通过强化学习调整生成文本的流畅性与吸引力。 Whisper） import whisper model = whisper.load_model("base") audio_result = model.transcribe("meeting.mp3" 多模态大模型的应用需结合具体场景调整输入预处理与后处理逻辑，以达到最佳效果。
30510编辑于 2026-01-20- 来自专栏多模态视频理解
多模态算法综述
在UCF101数据集上达到了87%的准确率图片（2）Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification，尝试了多种多帧帧见融合策略如 本文的3D卷积简单的说就是将原来3*3的卷积，扩张成为3*3*3的3D卷积。图片图片在UCF101上达到了90%的准确率，虽然本文在UCF101并没有很亮眼的表现，但是开创了3D卷积的先河。 自注意力至此视频理解算法演进到了Transformer的自监督网络架构，Transformer有两个优势，（1）更强的网络表征能力，（2）更容易设计自监督的训练任务，从而可以更有效的利用无标注数据，同时也更加注重多模态的内容理解 Vision-language Understanding with Contrastive Learning图片ALBEF包含一个图像编码器（ViT-B/16），一个文本编码器（BERT的前6层），以及一个多模态编码器 、多模态预训练方面提供大量的帮助，也给后来的文章提供了崭新的思路BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language
3.1K30编辑于 2022-07-12
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