多模态数据预处理流程设计与实现

多模态数据预处理流程设计与实现

在大模型训练中，多模态数据预处理是关键环节。本文分享一个完整的预处理流程设计。

数据准备阶段

首先整合文本、图像、音频等多模态数据源：

import pandas as pd
import numpy as np
from PIL import Image
import librosa

data = pd.read_csv('multimodal_dataset.csv')
# 假设包含text, image_path, audio_path三列

文本预处理

import re
from transformers import AutoTokenizer

def clean_text(text):
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    text = text.lower().strip()
    return text

data['cleaned_text'] = data['text'].apply(clean_text)

图像预处理

from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

音频预处理

def preprocess_audio(audio_path):
    y, sr = librosa.load(audio_path)
    mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)
    return mfcc.T

数据对齐与融合

确保各模态数据在时间维度上对齐，最终构建统一的特征矩阵用于模型训练。