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
系统为您推荐了相关专利信息
问答信息处理方法
问答模型
信息知识图谱
文本
节点
视频内容审核方法
视频帧
文本分类模型
音频
文本特征向量