大模型api如何实现音频图片视频多模态基于向量的语义检索？

可以使用ImageNet-1k和ESC-50数据集实现多模态语义检索，我们需要分别处理图像和音频数据。以下是一个更详细的实现方案：

数据集准备

ImageNet-1k：用于图像分类的大规模数据集

ESC-50：环境声音分类数据集

模型选择

图像模型：使用预训练的ResNet或EfficientNet等模型

音频模型：使用预训练的音频分类模型，如VGGish或PANNs

特征提取

向量存储和检索

查询处理

下面是一个使用PyTorch实现的示例代码框架：

import torch
import torchvision.models as models
import torchaudio
from torchvision import transforms
from PIL import Image
import librosa
import numpy as np
import faiss

# 加载预训练模型
class ImageEncoder(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = models.resnet50(pretrained=True)
        self.model = torch.nn.Sequential(*list(self.model.children())[:-1])

    def forward(self, x):
        return self.model(x).squeeze()

class AudioEncoder(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.model = torchaudio.models.vggish()

    def forward(self, x):
        return self.model(x)

image_encoder = ImageEncoder().eval()
audio_encoder = AudioEncoder().eval()

# 图像预处理
image_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0...

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