多模态 AI 通过处理和组合多种数据类型（例如，视觉帧、音频、文本（例如，字幕）和传感器数据）来增强视频分析，从而提取比单模态方法更丰富的见解。 与仅分析视频像素的传统方法不同，多模态模型集成了互补信号。 例如，一个模型可能会检测到视频帧中有人在跑步，同时分析音频中是否有尖叫声或警报声，从而提高紧急情况检测的准确性。 这种方法利用了卷积神经网络 (CNN) 处理视觉数据、语音识别模型处理音频以及自然语言处理 (NLP) 处理文本等技术，并将它们的输出融合起来以创建统一的理解。
实际应用包括内容审核、监控和自动视频字幕。 在内容审核中，多模态系统可以通过识别暴力视觉效果和音频轨道中的冒犯性言语来标记有害内容。 监控系统可能会将视频中的运动检测与异常声音模式（例如，玻璃破碎）相结合，以减少误报。 对于字幕，像 YouTube 的自动生成的字幕这样的工具，使用语音转文本模型以及视觉上下文（例如，屏幕上的文本）来提高转录的准确性。 另一个例子是体育分析，其中将运动员的动作（视频）和评论员的叙述（音频）相结合，以自动生成精彩片段或战术总结。
实施多模态视频分析的开发人员通常使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架来集成每种模态的预训练模型。 例如，一个管道可能使用 OpenCV 提取帧，使用 Librosa 或 Whisper 处理音频，并应用 CLIP 进行文本-视频对齐。 融合策略（例如，早期融合（组合原始数据）或后期融合（合并模型输出））决定了模态如何交互。 挑战包括同步数据流（例如，将音频与视频时间戳对齐）和优化计算成本。 FFmpeg 等工具可以帮助预处理视频，而注意力机制等技术使模型能够动态地关注相关模态。 通过利用开源库和模块化架构，开发人员可以构建在特定用例中平衡准确性和效率的系统。
