Robust多模态模型的开发

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⏰️创作时间：2024年11月19日15点34分

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Robust 多模态模型：寻找遗失的模态！

近年来，随着网络视频的大量涌现，各种多模态任务日益备受关注。尽管取得了显著的进展，但在迈向稳健多模态交互的道路上仍面临两大挑战：
1）在未对齐多模态数据中建模跨模态交互时效率低下;
2）在现实环境中通常会发生的随机模态特征缺失的脆弱性。

其中，提高对数据丢失的鲁棒性已成为多模态任务的核心挑战之一，其目的是从语言，视觉和声学信号中完成多模态任务。针对模态特征不完备的情况，目前主要提出了基于修正的方法和张量正则化方法。然而，这两种方法都无法科普非对齐序列中随机模态特征的缺失。

本文提出了一种 Robust 的多模态模型来提高模型对非对齐模态序列随机缺失的鲁棒性。

同时，我在流行的多模态任务–多模态情感计算的数据集上对模型进行了测试，得到了不错的效果，证明了该模型的可靠性。具体来说，我们使用了MOSI，MOSEI，以及两个中文数据集 SIMS, SIMSv2，以及抑郁症数据集AVEC2019，为医学心理学等领域提供帮助。

【注】我们文章中所用到的数据集，都经过重新特征提取形成新的数据集特征文件（.pkl），另外该抑郁症数据集因为涉及患者隐私，需要向数据集原创者申请，申请和下载链接都放在了我们附件中的 readme文件中，感兴趣的小伙伴可以进行下载，谢谢支持！

一、研究背景

随着用户生成的在线内容的丰富，各种多模态任务层出不穷。使用手动对齐的完整信息，包括转录语言，音频和视频，以前的工作已经取得了显着的改进多模态任务。然而，用户生成的视频通常是不完美的。首先，不同模态的接收器可能具有可变的接收频率，这导致不对齐的性质。其次，如下图所示，许多不可避免的因素，如用户生成的视频中的噪声或传感器故障，可能会导致模态特征提取器的故障。在这种情况下，需要一种能够处理随机模态特征缺失（RMFM）的模型。因此，在多模态任务中构建能够处理RMFM的模型仍然是一个开放的研究。基于RMFM的多模态任务的核心问题在于不完整模态序列的语义稀疏性，导致难以提取鲁棒的模态表示。据我所知，目前的工作大多直接使用具有缺失惩罚的不完整模态序列来学习联合融合表示。

二、模型结构和代码

我的目标是利用不完整的多模态信号判断视频中的情感。对于每个视频片段，涉及来自文本（t）、音频（a）和视觉（v）三种模态的随机缺失的低层特征序列，分别表示为 𝑈𝑡′∈𝑅𝑇𝑡×𝑑𝑡Ut′∈RTt×dt，𝑈𝑎′∈𝑅𝑇𝑎×𝑑𝑎Ua′∈RTa×da 和 𝑈𝑣′∈𝑅𝑇𝑣×𝑑𝑣Uv′∈RTv×dv。所提出的模型将 𝑈𝑡′Ut′、𝑈𝑎′Ua′ 和 𝑈𝑣′Uv′ 作为输入，并输出一个情感强度结果 𝑦^𝑚y^m。此外，在训练阶段，完整的模态特征 𝑈𝑡∈𝑅𝑇𝑡×𝑑𝑡Ut∈RTt×dt、𝑈𝑎∈𝑅𝑇𝑎×𝑑𝑎Ua∈RTa×da、𝑈𝑣∈𝑅𝑇𝑣×𝑑𝑣Uv∈RTv×dv 以及特征缺失位置被用来指导表示学习。

1. 单模态特征提取
模态特征提取模块首先用一维卷积层处理不完整的模态序列，以确保输入序列的每个元素都知道其相邻元素。
公式的排版如下：

其中，𝑘𝑚km 是模态 𝑚m 的卷积核大小，𝑑d 是公共维度。接下来，使用位置嵌入（Positional Embedding, PE）来增强卷积序列表示，然后通过模态内和模态间的 Transformer 来捕捉输入序列中每个时间步的模态动态。通过注意力机制，Transformer 能从一个序列块中提取另一个序列块的信息。用于这些变换的结构是 Transformer 编码器。在此过程中，𝐻𝑖Hi 的键、查询、值（key, query, value）都是 Transformer 编码器的输入。查询来自文本模态，而键和值可以从视觉或音频模态提取。因此，Transformer 编码器的表示可以写作：Transformer(𝑞𝑢𝑒𝑟𝑦,𝑘𝑒𝑦,𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒)Transformer(query,key,value)。

其中，PE(𝑇𝑚,𝑑)∈𝑅𝑇𝑚×𝑑PE(Tm,d)∈RTm×d 计算每个位置索引的嵌入，𝑚∈{𝑡,𝑎,𝑣}m∈{t,a,v}，𝑛∈{𝑡,𝑎,𝑣}−{𝑚}n∈{t,a,v}−{m}。最后，将所有模态内和模态间变换器获得的潜在特征连接起来，作为增强的序列特征输出。

其中，𝑚∈{𝑡,𝑎,𝑣}m∈{t,a,v}，𝑛1n1 和 𝑛2n2 表示除 𝑚m 之外的其他两种模态。增强后的序列有望利用模态间的互补性，为缺失的模态特征提取有效的表示。此外，这种包含跨模态交互的增强模态序列可以被视为模型级融合结果。

2. 模态重建模块
我们提出了一个模态重建（MR）模块，基于这样一个关键观点：从提取的模态序列中重建完整的模态序列，可以引导提取模块学习缺失部分的语义。对于每种模态，首先在特征维度上执行自注意力机制，以捕获提取特征之间的交互。

其中 𝑚∈{𝑡,𝑎,𝑣}m∈{t,a,v}，𝐻𝑚∗Hm∗ 被视为转换后的序列特征。然后，我们进行线性变换，将提取的特征映射到输入空间。

其中 𝑚∈{𝑡,𝑎,𝑣}m∈{t,a,v}，𝑊𝑚Wm 和 𝑏𝑚bm 是线性层的参数。

在监督方面，利用原始和生成器在缺失元素上的 SmoothL1Loss(·) 作为生成损失 𝐿𝑚𝑔Lmg，以提升缺失重建的效果。

其中 𝑚∈{𝑡,𝑎,𝑣}m∈{t,a,v}，𝑀′M′ 是缺失掩码，用于标识输入模态序列中的缺失位置。

3. 融合模块
在重建损失的指导下，通过补充模态信息增强不完整的模态序列后，我们将它们融合为一个联合向量用于情感预测。我们提出了一个CNN门控编码器，用于分别编码增强的模态序列𝐻𝑚Hm。

CNN Gate Encoder：首先，提取的模态序列𝐻𝑚Hm通过一个双向GRU层处理，并通过𝑡𝑎𝑛ℎtanh激活函数获得更新的表示𝐻𝑚′′Hm′′：

然后，设计了一个卷积门组件进一步编码𝐻𝑚Hm。具体来说，一个一维卷积网络（CNN）使用窗口大小为𝑘k的卷积核在输入𝐻𝑚′′Hm′′上滑动，对序列中的每个元素得到一个标量值𝑔𝑖gi。使用填充策略确保𝐻𝑚′′Hm′′和𝑔g具有相同的序列长度：

其中，𝑚∈{𝑡,𝑎,𝑣}m∈{t,a,v}，Conv1d(⋅)Conv1d(⋅)是一个一维卷积操作。𝑔g被视为一个门，用于缩放表示𝐻𝑚Hm，过滤掉话语中不相关的上下文信息：

其中，⊗⊗表示逐元素相乘。此外，将表示𝐻𝑚′Hm′和初始提取的序列𝐻𝑚′′Hm′′进行连接。然后，使用一个全连接层来控制最终词级表示𝐻𝑚∗Hm∗的维度

最后，利用最大池化操作来关注话语中具有更大影响的特征，定义最终的模态表示𝑈𝑚∗Um∗为：

其中，ℎ𝑚hm表示模态𝑚m的隐藏维度。

三个模态表示的连接被视为融合结果，并输入到一个简单的分类器中，以进行情感强度的最终预测：

其中，BN表示批量归一化操作，LeakyReLU作为激活函数使用。

三、数据集介绍

1. 多模态情感计算数据集：

CMU-MOSI: CMU-MOSI数据集是MSA研究中流行的基准数据集。该数据集是YouTube独白的集合，演讲者在其中表达他们对电影等主题的看法。MOSI共有93个视频，跨越89个远距离扬声器，包含2198个主观话语视频片段。这些话语被手动注释为[-3，3]之间的连续意见评分，其中-3/+3表示强烈的消极/积极情绪；
CMU-MOSEI: CMU-MOSEI数据集是对MOSI的改进，具有更多的话语数量，样本，扬声器和主题的更大多样性。该数据集包含23453个带注释的视频片段（话语），来自5000个视频，1000个不同的扬声器和250个不同的主题
SIMS/SIMSV2: CH-SIMS数据集[35]是一个中文多模态情感分析数据集，为每种模态提供了详细的标注。该数据集包括2281个精选视频片段，这些片段来自各种电影、电视剧和综艺节目，每个样本都被赋予了情感分数，范围从-1（极度负面）到1（极度正面）；

3. 多模态抑郁检测数据集：

AVEC2019: AVEC2019 DDS数据集是从患者临床访谈的视听记录中获得的。访谈由虚拟代理进行，以排除人为干扰。与上述两个数据集不同的是，AVEC2019中的每种模态都提供了几种不同的特征。例如，声学模态包括MFCC、eGeMaps以及由VGG和DenseNet提取的深度特征。在之前的研究中，发现MFCC和AU姿势分别是声学和视觉模态中两个最具鉴别力的特征。因此，为了简单和高效的目的，我们只使用MFCC和AU姿势特征来检测抑郁症。数据集用区间[0，24]内的PHQ-8评分进行注释，PHQ-8评分越大，抑郁倾向越严重。该基准数据集中有163个训练样本、56个验证样本和56个测试样本。

六、性能展示

在情感计算任务中，可以看到加入 SimAM 算法后性能有了明显提升，证明了其有效性；

六、实现过程

在下载附件并准备好数据集并调试代码后，进行下面的步骤，附件已经调通并修改，可直接正常运行；
1. 数据集准备
下载附件中多种数据集已提取好的特征文件。把它放在"./dataset”目录。

2. 下载需要的包

pip install MMSA

3. 进行训练

from MMSA import MMSA_run# run LMF on MOSI with default hyper parameters
MMSA_run('tfr_net', 'mosi', seeds=[1111, 1112, 1113], is_tune=False, gpu_ids=[0], config_file="../config/config_regression.json",model_save_dir="../saved_models", res_save_dir="../saved_results")