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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。
29810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. 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
58210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。
30810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。 多模态技术的挑战与研究方向多模态技术虽有诸多优势，但同时也存在许多挑战，例如数据的整合、模型的复杂性和实时交互的难题等。 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.
34100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。 ，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。
46410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 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。 人在完全放松的状态下会产生频率为8—12Hz的α脑电波，这与疗愈音乐的声波频率较为吻合。 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。
35510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 近年来，作为人类学研究理论与方法论命题的“多模态人类学”（Multimodal anthropology）逐渐引起学界的关注。 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。
34210编辑于 2025-10-30 - 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。
45210编辑于 2025-07-17 - 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. 多模态变换器：使用变换器架构同时处理多模态特征，实现更深层次的融合。3.3 情感分类分类模型：使用全连接层或其他分类器（如SVM）对融合后的特征进行情感分类。 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。
71810编辑于 2025-07-26 - 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。
28410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
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 。 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 ▊ 作者简介 研究领域：FightingCV公众号运营者，研究方向为多模态内容理解，专注于解决视觉模态和语言模态相结合的任务，促进Vision-Language模型的实地应用。
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。
22410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。
18010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
多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。 在本文中，追踪多模态大模型最新热点，讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。 ，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
5.6K13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。 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。
44810编辑于 2026-01-15- 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
31910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。 模型训练与优化要点 数据准备：需对齐的多模态数据集（如COCO-Captions、AudioSet）。 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。
28310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 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 BLIP采用了判断-生成任务的MED，可以作为单模态编码器，基于图像的文本编码器解码器采用了CapFilt的训练方法，降低噪声图文pair对训练造成的影响图片Mult-streamMult-stream
3.1K30编辑于 2022-07-12 - 来自专栏一点人工一点智能
多模态认知计算
进而，根据机器对多模态信息的认知模式，从多模态关联，跨模态生成和多模态协同这 三个方面对现有方法进行了梳理与总结，系统地分析了其中的关键问题与解决方案。 作为多模态认知计算的三条主 线，多模态关联，跨模态生成和多模态协同是提升机器认知能力的有效途径，已成为国内外科研人员密切关注的研究热点。 本文的组织框架如下：第二节，介绍了多模态关联任务的发展现状，分为多模态对齐，多模态感知和多模态检索三个部分，并进行分析与讨论；第三节，介绍了跨模态生成任务中的跨模态合成和跨模态转换方法，并进行分析与讨论 本节从多模态对齐，多模态关联和多模态检索三方面阐述多模态关联相关工作。其中，多模态对齐是一类基础性需求，如图像区域内容和文字词汇的语义对齐，视觉唇部运动与语音声素之间的时间对齐等。 人类可以轻松自如地对视，听，嗅，味，触等多模态感知进行归纳融合，并进行联合演绎，以做不同的决策和动作。在多模态认知计算中，多模态协同是指协调两个或者两个以上的模态数据，互相配合完成多模态任务。
95130编辑于 2022-12-27 - 来自专栏素质云笔记
多模态＋Recorder︱多模态循环网络的图像文本互匹配
为了验证提出的选择式多模态循环神经网络的有效性，我们测试了该模型衍生出的多种网络结构，并在两个公开多模态数据库(Flickr30k和Microsoft COCO)上与当前最好方法进行了对比。 所提出的选择式多模态循环网络是一个动态模型，在每一时间步，它利用基于上下文的多模态注意机制选择图像文本中语义上相同的目标和词语，并计算其相似性作为图像文本的局部相似性，然后进行序列化融合得到全局相似性。 考虑到草图与自然图像可能存在多视角的特征表达，且不同的视角作用差异较大，我们提出了一种基于视角选择的多视角跨模态匹配算法。 我们在两个经典的细粒度草图-图像数据集上进行了大量的实验，结果表明所提出的方法可以有效利用多模态多视角特性并提升检索性能。 多模态搜索 网络上充斥着来自不同数据源的多模态多媒体数据；因此，亟需能够适应各种模态的信息检索系统，例如，在搜索“Dunkirk”电影时，应返回影评的相关文本数据、包含相关视频片段的视频数据、以及相关音频数据
2.8K20发布于 2019-05-26
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