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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
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；文化采用自研类Sora模型架构 拥有五大优势 「天工SkyMusic」采用音乐音频领域类Sora模型架构，Large-scale 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. 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. 临床反馈显示，多数患者在使用2-4周后，入睡时间缩短30%以上，睡眠质量显著提升。
35300编辑于 2025-08-01 - 来自专栏ytkah
GPT-4多模态模型
GPT-4 模型是OpenAI开发的第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。 在GPT-4之前是GPT-3.5，由该模型开发的聊天机器人 ChatGPT 一经面世，便引爆 AI 界的军备竞赛 多模态或成GPT-4最大亮点 微软 AI 技术专家 Holger Kenn 和 Clemens Sieber 对多模态 AI 的相关功能进行了介绍。 根据 Kenn 的说法，多模态 AI 不仅可以将文本转化成相应的图像、音乐甚至是视频。在微软宣布前，机器学习专家 Emil Wallner 就在推特上预测，称 GPT-4 可能具备这种能力。 GPT-4 GPT-4 模型是第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。
1.7K31编辑于 2023-03-13 - 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。 ，多模态是在LLMs的基础上进行扩展的。 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。
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。 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 θ波是人体脑电波的一种低频段波动（4-8Hz），通常出现在深度放松、浅睡眠或创造性思维状态中。 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。 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。 大规模数据集训练：模型在大规模数据集（如M4-RAG）上进行训练，包含231万对高质量的音乐-文本对，覆盖27种语言和194个国家。科学依据：复杂旋律激活多巴胺系统，结构化乐章训练大脑神经网络。
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
基于深度学习的多模态情感分析是一个结合不同类型数据（如文本、图像、音频等）来检测和分析情感的领域。它利用深度学习技术来处理和融合多模态信息，从而提高情感分析的准确性和鲁棒性。 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。 传统的情感分析方法主要依赖于单一模态（通常是文本），而多模态情感分析则能够利用不同模态的信息互补，提高模型的性能。2. 4. 代表性模型MULT（Multimodal Transformer）：使用多头注意力机制融合多模态特征，提高情感识别的准确性。 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。
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 - 来自专栏算法一只狗
LLama4 原生多模态大模型
Meta最新发布了原生多模态大模型 Llama 4，一经亮相即登上LMSYS大模型排行榜第二名，仅次于Google的Gemini-2.5-pro，分差仅为22分，实力可见一斑。 多模态能力：整合文本、图像与视频数据，实现跨模态任务处理。 技术细节与训练策略Llama 4采用了先进的早期融合（early fusion）机制，将文本和视觉token统一集成至模型主干架构，实现了真正的多模态统一训练。 总结与展望Llama 4的发布，意味着Meta正式进入原生多模态大模型竞争核心领域。 相比Gemini系列、GPT-4o、Claude 3、DeepSeek等主流模型，Llama 4以务实高效的技术路线，突出计算成本、推理效率与多模态能力的平衡。
77500编辑于 2025-05-01 - 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 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(4)
多模态大模型核心技术 1多模态的困难 困难 数据集标志困难 人工标注生成 COCO Visual Genome ... 数据表征 多模态转换 2文本多模态技术 图像生成文本方法 基于模板的图像描述方法 支持向量机(SVM) 3种元索 物体 动作 场景 基于检索的图像描述方法 搜寻相似之处 基于深度学习的图像描述方法 Transformer 的语言模型,采用自回归的编码理念,接收文本提示,生成高维的词嵌入 图像信息生成器 实现扩散模型的反向过程,去噪音生成图像的隐藏信息 图像解码器 把隐信息还原成图像 4语音多模态技术 组成：3层降采样块和3层条件上采样块 微软的 Natural Speech 2：结合了扩散模型的概念，通过使用神经语音编将语音波形转换为连续向量，然后使用解码器重建语音波形 5 视频多模态技术 挑战 可调整的低秩适配(Adaptive Low-Rank Adaptation，AdaLoRA)技术和量化压缩远程注意力(Quantized Long-Range Attention，QLoRA)技术 8 GPT-4多模型核心技术介绍
46210编辑于 2024-09-10 - 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
Motivation 视觉语言BERT模型扩展了BERT架构，以生成多模态输入的跨模态上下文表示。当对一系列下游任务进行微调时，这些模型已被证明是非常有效的。 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 。 ▊ 4.实验 4.1. 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）
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。 Phenomics 4, 584–591 (2024).[2] Ren, HY., Dong, QB., Qin QR. et al.
18610编辑于 2025-10-28 多模态LLM视觉推理能力堪忧，浙大领衔用GPT-4合成数据构建多模态基准
浙江大学等提出多模态视觉推理基准。【导读】LLM的数学推理能力缺陷得到了很多研究的关注，但最近浙大、中科院等机构的学者们提出，先进模型在视觉推理方面同样不足。 为此他们提出了一种多模态的视觉推理基准，并设计了一种新颖的数据合成方法。无论是语言模型还是视觉模型，似乎都很难完成更抽象层次上的理解和推理任务。 最近，浙江大学、中科院软件研究所、上海科技大学等机构就联合提出了一种新的多模态基准，专门衡量模型对抽象图像的理解能力和视觉推理能力。 同样也不容易，因为我们需要的是多模态数据，但LLM无法直接生成图像，DALL-E、Stable Diffusion等图像生成模型又无法同步生成文本。 结论与限制论文最重要的贡献在于指出了当前多模态LLM在视觉推理方面的次优表现，并构建了合成数据组成的基准测试集，表明合成数据训练是一个有前景的解决方案。
43710编辑于 2024-08-08- 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
，并且提供了现有主流的 26 个多模态大模型的简介，总结了提升多模态大模型性能的关键方法，多模态大模型脱胎于大模型的发展，传统的多模态模型面临着巨大的计算开销，而 LLMs 在大量训练后掌握了关于世界的 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 （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. In-the-wildZhuofan Wen,Fengyu Zhang,Siyuan Zhang,Haiyang Sun,Mingyu Xu,Licai Sun,Zheng Lian,Bin Liu,Jianhua Tao(4)
5.7K13编辑于 2024-05-14 - 来自专栏AIGC新知
Meta Llama 4 全面解析：全新的原生多模态 AI
Llama 4：原生多模态，混合专家架构，超长上下文支持。 此外，Llama4系列还整合了文本、图像和视频的统一框架，使其具备原生多模态能力。 它采用了混合专家（MoE）架构，提高了训练和回答用户查询时的效率。 接下来将带你详细了解本次llama4模型的新特性。 技术背景 Llama4 是 Meta 于 今日发布的新一代开源大语言模型系列，标志着其在多模态 AI 领域的重要突破。 原生多模态融合 Llama 4采用了原生多模态设计，能够处理和整合各种类型的数据，包括文本、视频、图像和音频，并且可以在这些格式之间转换内容。 这种设计使得Llama 4在处理多模态任务时，如图文检索、视觉问答（VQA）等场景，表现出色。
2.2K60编辑于 2025-04-07 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。 七、多模态内容生成 7.1 文本生成 基于融合后的多模态上下文，LLM 可以生成更精准、丰富的文本回复。
50210编辑于 2026-01-15
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