一种多模态数采集与特征融合系统、方法及服务器

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一种多模态数采集与特征融合系统、方法及服务器
申请号:CN202510573755
申请日期:2025-05-06
公开号:CN120105346A
公开日期:2025-06-06
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种多模态数采集与特征融合系统、方法及服务器,包括:数据采集与特征提取模块,用于进行多模态数据的采集以及特征提取;跨模态数据采样同步模块,用于将采集的多模态数据进行时间点同步采样,使同一时间点的多模态数据互为补充并有效同步;数据特征融合与优化模块,利用神经网络对同步后的多模态数据进行融合处理,生成同一的多模态特征表示;自监督学习与跨模态训练模块,采用自监督学习策略,自动生成标签或损失函数进行跨模态训练。本申请能够有效地处理文本、音频和图像数据的异质性;通过深度学习网络与自监督学习策略的结合,提升了多模态任务的泛化性和鲁棒性。
技术关键词
特征融合系统 模态特征 监督学习策略 跨模态数据 文本特征向量 图像特征向量 特征融合方法 特征提取模块 生成标签 融合特征 多模态数据采集 音频 深度学习网络 前馈神经网络 度计算方法
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