期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
面向6G的跨模态语义编解码技术
1
作者 陈鸣锴 柳明浩 +2 位作者 王文俊 王磊 郑宝玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第7期1141-1154,共14页
在6G时代,为了兼顾用户沉浸式的多模态体验需求和低时延,高可靠的通信质量,语义通信技术被认为是6G通信中极具潜力的研究方向之一。为此,本文提出了一个跨模态语义通信系统,其中主要设计了语义编码模块和语义解码模块,对于编码后的三种... 在6G时代,为了兼顾用户沉浸式的多模态体验需求和低时延,高可靠的通信质量,语义通信技术被认为是6G通信中极具潜力的研究方向之一。为此,本文提出了一个跨模态语义通信系统,其中主要设计了语义编码模块和语义解码模块,对于编码后的三种模态语义中间向量用F范数判别其相似度,舍弃相同特征,保留独有特征进行特征加权求和,完成了跨模态语义融合,实现了多模态业务中用户不同任务需求为驱动的端到端的数据传输。这种编解码框架实现了包含了语音、文本、图像三种多模态数据的跨越式传输,为通信面向语用任务提供了解决方案,极大程度上增强了用户体验。此外,本文还提出了对于收发两端跨模态语义相似度的评价体系结构,该体系结构主要由孪生网络和伪孪生网络构成,能准确获取模态内容之间的匹配损失,反向指导编解码部分的参数优化,使损失值达到最小,促使网络迭代收敛,从而实现编解码模块对于语义的精准达意传输。仿真结果表明,所提出的跨模态语义通信系统明显优于传统通信系统。高信噪比情况下,各种模态相似度几乎都达到90%以上。在低信噪比情况下,跨模态语义通信系统的优势则更加明显,跨模态语义传输的相似度相较于传统通信提升超过53%,因此佐证了跨模态语义通信的优越性和可行性。 展开更多
关键词 跨模态信号处理 语义通信 深度学习 相似度评价
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部