[论文解读] Integrating both Visual and Audio Cues for Enhanced Video Caption

Wangli Hao, Zhaoxiang Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 22, 2017

Multimodal Machine Learning Applications参考文献 25被引用 11

一句话总结

本文提出了一种动态多模态融合框架，通过三种跨模态融合策略将视觉与音频线索整合用于视频字幕生成：从低阶到高阶的特征融合、用于短期依赖性的共享前端网络，以及用于长期依赖性的共享多模态记忆。该方法在 MSRVTT 和 MSVD 数据集上实现了最先进性能，即使在缺少音频的情况下也表现出强鲁棒性，归功于专门设计的音频模态推理模块。

ABSTRACT

Video caption refers to generating a descriptive sentence for a specific short video clip automatically, which has achieved remarkable success recently. However, most of the existing methods focus more on visual information while ignoring the synchronized audio cues. We propose three multimodal deep fusion strategies to maximize the benefits of visual-audio resonance information. The first one explores the impact on cross-modalities feature fusion from low to high order. The second establishes the visual-audio short-term dependency by sharing weights of corresponding front-end networks. The third extends the temporal dependency to long-term through sharing multimodal memory across visual and audio modalities. Extensive experiments have validated the effectiveness of our three cross-modalities fusion strategies on two benchmark datasets, including Microsoft Research Video to Text (MSRVTT) and Microsoft Video Description (MSVD). It is worth mentioning that sharing weight can coordinate visual-audio feature fusion effectively and achieve the state-of-art performance on both BELU and METEOR metrics. Furthermore, we first propose a dynamic multimodal feature fusion framework to deal with the part modalities missing case. Experimental results demonstrate that even in the audio absence mode, we can still obtain comparable results with the aid of the additional audio modality inference module.

研究动机与目标

• 解决现有视频字幕生成方法对同步音频线索利用不足的局限性。
• 通过结构化的跨模态融合策略，有效融合视觉与音频模态，提升视频字幕生成性能。
• 开发一种鲁棒框架，能够在音频模态缺失时保持性能不显著下降。
• 建立一种动态融合机制，可适应部分模态缺失的情况，确保在不同输入条件下性能一致。

提出的方法

• 引入从低阶到高阶的跨模态特征融合，逐步将视觉与音频表征从处理早期到后期阶段进行整合。
• 采用视觉与音频流的共享前端网络，通过参数共享来建模短期视觉-音频依赖关系。
• 在视觉与音频分支之间共享多模态记忆，以延长对更长视频片段的时序依赖建模。
• 设计一种动态多模态融合框架，根据输入可用性激活或抑制模态，包括在音频缺失情况下的音频模态推理模块。
• 利用注意力机制在字幕生成过程中动态加权视觉与音频特征的贡献。
• 采用标准的序列到序列建模方法，结合交叉注意力机制，基于融合的多模态特征生成描述性字幕。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效融合视觉与音频模态以提升视频字幕生成性能？
• RQ2 共享前端网络对建模短期视觉-音频依赖关系有何影响？
• RQ3 共享多模态记忆能否改善视频字幕生成中的长期时序建模？
• RQ4 当音频模态缺失时，系统如何维持性能？
• RQ5 动态融合在处理部分模态缺失情况中起到什么作用？

主要发现

• 所提方法在 MSRVTT 和 MSVD 数据集上均实现了最先进性能，在 BLEU 与 METEOR 指标上均优于先前方法。
• 视觉与音频前端网络之间的权重共享显著提升了特征对齐与融合效率。
• 共享多模态记忆机制增强了长程时序建模，使生成的字幕更具连贯性与上下文准确性。
• 即使在无音频模式下，模型仍能保持相近性能，得益于音频模态推理模块。
• 动态融合框架能有效处理模态缺失情况，展现出在真实场景中的鲁棒性与适应性。