多模态人工智能通过结合音频和视觉输入的信息来处理视听数据，以构建对内容的统一理解。这包括三个主要阶段：输入处理、特征融合和输出生成。首先，系统使用专门的模型分别分析音频数据（例如，语音、声音）和视觉数据（例如，视频帧、图像）。对于音频，使用频谱图分析或利用卷积神经网络 (CNN) 或 Transformer 进行波形处理等技术来提取音高、音调或音素等特征。对于视觉数据，CNN 或视觉 Transformer 用于识别对象、运动或空间关系。然后，这些提取的特征在时间或上下文上进行对齐，例如将说话者的嘴唇运动与其说出的词语同步。
下一步是融合，人工智能将音频和视觉特征结合成一个连贯的表示。常见的方法包括早期融合（处理前合并原始数据）、后期融合（结合各模态的处理输出）或混合方法。例如，混合方法可以在 Transformer 架构中使用跨模态注意力机制，让音频特征影响视觉处理，反之亦然。一个实际的例子是视频字幕：人工智能可能检测到一个人在挥手（视觉），同时听到他们说“你好”（音频），然后生成“一个人挥手并向某人打招呼”这样的字幕。对比学习（例如 CLIP）等技术也可以将来自两种模态的嵌入对齐到共享空间中，从而实现使用文本查询搜索视频等任务。
挑战包括处理不匹配的数据（例如，背景噪音与视觉冲突）和计算复杂性。开发者通常通过使用模块化管道来解决这些问题，例如在使用降噪库 (Librosa) 预处理音频以及使用帧采样工具 (OpenCV) 预处理视频后，再将数据馈送到 MM-ALT 或 ViViT 等模型中。实际应用包括情感识别（结合面部表情和语音语调）或内容审核（标记暴力场景和攻击性言论）。通过设计平衡模态特定处理和跨模态交互的架构，开发者可以创建利用音频和视觉数据优势以获得更丰富、更准确输出的系统。
