多模态 AI 通过将音频数据与额外的信息来源（例如视觉或上下文输入）相结合，来提高语音识别的准确性，解决歧义。传统的语音识别系统仅依赖于音频信号，这些信号在背景噪音、说话者口音或同音词（听起来相同但含义不同的词）方面会遇到困难。 通过整合其他模态 - 例如说话者嘴唇运动的视频、随附的文本记录，甚至传感器数据 - 多模态模型为解释语音创建了更丰富的上下文。 例如，从视频中读取嘴唇可以帮助消除听起来相似的单词的歧义，而来自对话历史记录的文本上下文可以阐明意图。
一个关键的技术优势是交叉模态对齐的使用。 例如，模型可能会处理音频波形以及说话者面部的视频帧，使用神经网络将嘴唇运动与音素（不同的声音单元）对齐。 这种方法在音频不足的嘈杂环境中尤其有效。 Google 的 MediaPipe 或 NVIDIA 的 NeMo 等工具支持此类多模态训练管道，使开发人员能够融合视觉和音频特征。 同样，结合诸如说话者身份或特定领域的词汇（例如临床环境中的医学术语）之类的元数据，可以使模型适应专门的场景。 例如，以医疗保健为中心的语音系统可以将患者笔记与口语对话结合起来，以更好地识别医学术语。
除了准确性之外，多模态 AI 还实现了新的应用场景。 在视频会议中，将音频与视觉提示相结合可以改善说话人区分（识别谁在何时说话），并减少由重叠语音引起的错误。 实时翻译系统受益于视觉上下文（例如手势或屏幕上的文本）以完善翻译。 开发人员可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架来实现这些技术，这些框架提供了用于同步和处理多模态数据的库。 尽管计算成本随着模态的增加而增加，但诸如早期融合（在模型的初始层中组合输入）或后期融合（合并后处理输出）之类的技术有助于平衡性能。 通过利用多个数据流，多模态 AI 解决了传统语音系统的局限性，同时释放了更强大、上下文感知的应用程序。
