Multisensory learning — обучение моделей на нескольких сенсорных модальностях одновременно (звук, изображение, видео, текст, кинематика), позволяющее формировать совместные представления и устойчивое понимание событий.
Определение
Multisensory learning — это метод обучения моделей, которые одновременно обрабатывают и объединяют различные типы сигналов: аудио, видео, текст, глубину, IMU-данные, кинематические ряды, тепловые карты и другие источники. Цель — создать единое пространство признаков, где информация из разных сенсорных потоков усиливает друг друга. Это улучшает восприятие сцены, повышает устойчивость к шуму, усиливает способность модели к причинно-следственным выводам и координации между модальностями.
В отличие от классического мультимодального обучения (text-image), multisensory learning предполагает обработку сигналов, которые отражают физические свойства сцены: движение, звук, вибрации, пространственную глубину, траектории объекта, силу удара, тип жеста.
Как работает
Multisensory learning основано на объединении сенсорных каналов в единую обучаемую структуру. Для этого используются несколько ключевых механизмов.
1. Модальные энкодеры
Каждый сенсор имеет свой энкодер:
- Видео: 3D CNN, TimeSformer, VideoMAE.
- Аудио: mel-спектрограммы + аудио-трансформеры (AST, wav2vec-like).
- Текст: LLM encoder.
- Глубина / LiDAR: point-cloud encoders, sparse conv, voxel-transformers.
- IMU / кинематика: RNN/Transformer для временных рядов.
Эти энкодеры создают модальные эмбеддинги, которые могут быть сопоставлены в общем латентном пространстве.
2. Cross-modal alignment
Выравнивание информации между модальностями:
- contrastive learning (аналог CLIP, но для аудио–видео, аудио–жестов);
- temporal alignment (совпадение событий по времени);
- distillation: одна модальность учится через другую, когда данные неполные;
- shared latent space — общий embedding для всех сигналов.
3. Joint reasoning
На уровне вывода модель использует совокупность сенсорных подсказок для:
- распознавания событий;
- оценки причинных связей (звук удара + движение = падение объекта);
- предсказания последствий (анализ траектории + шум = столкновение);
- заполнения пропусков в данных (если видео отсутствует, используется звук).
4. Multisensory fusion
Основные типы слияния признаков:
- Early fusion — объединение признаков на уровне эмбеддингов.
- Late fusion — объединение финальных выводов модулей.
- Hierarchical fusion — комбинирование на разных слоях.
- Token fusion — все модальности представлены в виде токенов и подаются в единый трансформер.
Современные Video-LLM и мультимодальные LLM используют token-based fusion как универсальный механизм.
Где применяется
- Видеоаналитика: жесты, сценарии, событийные паттерны.
- Робототехника: навигация, манипуляции, обучение через взаимодействие.
- AR/VR: моделирование окружающей среды, интерактивные ассистенты.
- Автопилоты: объединение камер, радара, лидара, IMU.
- Генеративные модели: text-to-video с учётом звука или физики движения.
- Аудио-видео синхронизация (lip-sync, face reenactment).
- Анализ сложных событий, где нужен причинный вывод.
Практические примеры использования
Современные multisensory модели создают богатые кросс-модальные репрезентации. Примеры:
- VideoMAE + AudioMAE — обучение совместных видео-аудио представлений.
- AV-HuBERT — объединение аудио и визуальных признаков губ для распознавания речи.
- LLM + multisensory tokens — универсальные ассистенты, которые анализируют видео, звук, движения объектов и текст.
- Autonomous driving stacks — совместное обучение на камерах, LIDAR, радаре, GPS, IMU.
- Robotic manipulation models — объединение видео, силы захвата, аудио-тактильных сигналов.
В генеративных системах multisensory learning применяется для моделей, которые создают видео с синхронизированным звуком или предсказывают физически реалистичное движение объектов.
Ключевые свойства
- Работа с несколькими типами сенсорных данных.
- Совместное латентное пространство для разных модальностей.
- Усиление сигналов друг другом и повышение устойчивости.
- Поддержка причинного вывода по совокупности каналов.
- Масштабируемость к новым сенсорным источникам.
Проблемы и ограничения
- Сложное временное выравнивание данных (особенно аудио и видео).
- Высокие требования к синхронным датасетам.
- Рост вычислительной нагрузки при добавлении модальностей.
- Неоднородные масштабы и распределения признаков.
- Ошибки в одной модальности могут ухудшать вывод в других.
Преимущества и ограничения
- Плюс: более точное понимание сцены и устойчивость к шуму.
- Минус: сложность архитектуры и нехватка больших multisensory датасетов.
Связанные термины
- Multimodal learning
- Audio-visual learning
- Temporal alignment
- Cross-modal fusion
- Video-LLM