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智源联合南开大学开源 Chinese-LiPS 中文多模态语音识别数据集

智源研究院宣布已开源与南开大学共同构建的 Chinese-LiPS 中文多模态语音识别数据集。 作为首个“唇读信息+幻灯片语义信息”结合的中文多模态语音识别数据集,Chinese-LiPS数据集面向中文讲解、科普、教学、知识传播等复杂语境,致力于推动中文多模态语音识别技术的发展。 评测实验结果显示,在仅采用语音单模态输入的情况下,模型的字符错误率(CER)为 3.99%。当将语音、唇读信息、通过 OCR 技术从幻灯片提取的文本以及从图像和图形内容中获取的语义信息进行融合时,模型的字符错误率显著下降至 2.58%。 该数据集具备以下四大核心特点: 数据规模大:Chinese-LiPS总时长约为100小时,包含36,208条高质量语音片段,由207位专业讲者录制,具备良好的代表性与多样性。 覆盖主题丰富:内容涵盖科学技术、健康养生、文化历史、旅游探索、汽车工业、体育赛事等9大热门领域,主题分布均衡,充分体现了真实教学与讲解类语境下的表达特点与术语密度。 高质量幻灯片制作:由领域专家设计内容并参与标注,确保幻灯片图文信息的准确性与专业性。PPT内容结构清晰、设计精美,包含丰富的图像与视觉语义...

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苹果公司联合复旦大学,推出 StreamBridge 端侧视频大语言模型(Video-LLMs)框架,助力 AI 理解直播流视频。该框架通过内存缓冲区和轮次衰减压缩策略,支持长上下文交互。 该框架还引入了一个轻量化的独立激活模型,无缝集成现有视频大语言模型,实现主动响应功能。研究团队还推出了 Stream-IT 数据集,包含约 60 万个样本,融合了视频与文本序列,支持多样化的指令格式,旨在提升流式视频理解能力。 StreamBridge 在主流离线模型如 LLaVA-OV-7B、Qwen2-VL-7B 和 Oryx-1.5-7B 上进行了测试。结果显示,Qwen2-VL 在 OVO-Bench 和 Streaming-Bench 上的平均分分别提升至 71.30 和 77.04,超越了 GPT-4o 和 Gemini 1.5 Pro 等专有模型。 论文简介如下: 视频大语言模型(Video - LLMs)通常一次性处理整个预录制视频。然而,新兴应用,如机器人技术和自动驾驶,需要在线对视觉信息进行因果感知和解释。这种根本不匹配凸显了当前视频大语言模型(Video - LLMs)的一个关...

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