CLAP 模型：对齐音频与文本的跨模态| 东毅居士

CLAP 模型：对齐音频与文本的跨模态

作者：XD / 发表： 2025年8月26日 03:31 / 更新： 2025年8月26日 03:32 / 科研学习 / 阅读量：876

跨模态对齐一直是人工智能研究的重要方向，尤其是在音频理解与自然语言处理的结合上。传统上，音频和文本的处理方法差异较大，导致跨模态对齐的难度较高。而由 LAION 团队提出的 CLAP (Contrastive Language-Audio Pretraining) 模型，正是为了解决这一问题，通过对比学习的方法，将音频与文本对齐到同一语义空间中。

在 Hugging Face 上，CLAP 模型已经开源并可直接使用，极大方便了研究人员和开发者在音频-文本任务中的应用。

模型简介

CLAP 模型的核心思想与 CLIP 类似：通过对比学习，将 音频嵌入 与 文本嵌入 投射到一个共享的语义空间，从而实现 跨模态检索、分类和理解。例如：

给定一句文本，可以检索与其语义最接近的音频。
给定一段音频，可以找到对应描述的文本。

这种能力对于 音乐检索、声音识别、多模态内容推荐 等任务有着重要意义。

模型结构

CLAP 的整体结构主要由 文本编码器 (Text Encoder) 和 音频编码器 (Audio Encoder) 组成，分别将输入的文本与音频特征映射到语义向量空间，再通过投影层进行对齐。

1. 文本编码器

文本部分继承了 Transformer 架构，类似 BERT：

嵌入层：包括词嵌入、位置嵌入和 LayerNorm。
编码层：由 12 层 Transformer 组成，每层包括自注意力、前馈网络和归一化。
池化层：将序列信息汇聚为固定长度的文本表示。

最终，文本表示会通过一个 投影层 (Projection Layer) 映射到 512 维的共享语义空间。

2. 音频编码器

音频部分使用卷积与 Transformer 混合结构，提取多层次的音频特征：

Patch Embedding：通过卷积将声谱图切分为 patch，并进行归一化。
多层 Stage：每个 Stage 包含多层自注意力机制 (Audio Self-Attention)，逐步抽取局部与全局特征。
融合机制 (AFF Block)：结合局部注意力与全局注意力，对音频 patch 特征进行加权。
下采样与池化：逐步降低维度，得到全局音频表示。

最后，音频表示同样通过 Projection Layer 投射到 512 维语义空间。

3. 对比学习目标

训练时，CLAP 使用大规模 音频-文本配对数据集，通过对比学习损失（Contrastive Loss），最大化正确配对的相似度，最小化错误配对的相似度，从而实现跨模态对齐。

模型代码与使用

CLAP 已在 Hugging Face 提供预训练权重，可以轻松调用：

from transformers import ClapProcessor, ClapModel
import torch

processor = ClapProcessor.from_pretrained("laion/clap-htsat-fused")
model = ClapModel.from_pretrained("laion/clap-htsat-fused")

inputs = processor(text=["a dog barking"], audios=["dog_bark.wav"], return_tensors="pt", padding=True)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    text_embeds = outputs.text_embeds
    audio_embeds = outputs.audio_embeds

similarity = torch.cosine_similarity(text_embeds, audio_embeds)
print(similarity)

通过这种方式，用户可以直接获取 音频与文本的对齐嵌入，并进行相似度计算。

模型结构

CLAP 模型的结构

文本输入 → 文本编码器 → 投影层 → 共享语义空间
音频输入 → 音频编码器 → 投影层 → 共享语义空间

ClapModel(
  (text_model): ClapTextModel(
    (embeddings): ClapTextEmbeddings(
      (word_embeddings): Embedding(50265, 768, padding_idx=1)
      (position_embeddings): Embedding(514, 768, padding_idx=1)
      (token_type_embeddings): Embedding(1, 768)
      (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)
      (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
    )
    (encoder): ClapTextEncoder(
      (layer): ModuleList(
        (0-11): 12 x ClapTextLayer(
          (attention): ClapTextAttention(
            (self): ClapTextSelfAttention(
              (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
              (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
              (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
              (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
            )
            (output): ClapTextSelfOutput(
              (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
              (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)
              (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
            )
          )
          (intermediate): ClapTextIntermediate(
            (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True)
            (intermediate_act_fn): GELUActivation()
          )
          (output): ClapTextOutput(
            (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True)
            (LayerNorm): LayerNorm((768,), eps=1e-12, elementwise_affine=True)
            (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
          )
        )
      )
    )
    (pooler): ClapTextPooler(
      (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
      (activation): Tanh()
    )
  )
  (text_projection): ClapProjectionLayer(
    (linear1): Linear(in_features=768, out_features=512, bias=True)
    (activation): ReLU()
    (linear2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True)
  )
  (audio_model): ClapAudioModel(
    (audio_encoder): ClapAudioEncoder(
      (patch_embed): ClapAudioPatchEmbed(
        (proj): Conv2d(1, 96, kernel_size=(4, 4), stride=(4, 4))
        (norm): LayerNorm((96,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
        (fusion_model): ClapAudioAFFBlock(
          (local_att): Sequential(
            (0): Conv2d(96, 24, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
            (1): BatchNorm2d(24, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
            (2): ReLU(inplace=True)
            (3): Conv2d(24, 96, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
            (4): BatchNorm2d(96, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          )
          (global_att): Sequential(
            (0): AdaptiveAvgPool2d(output_size=1)
            (1): Conv2d(96, 24, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
            (2): BatchNorm2d(24, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
            (3): ReLU(inplace=True)
            (4): Conv2d(24, 96, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
            (5): BatchNorm2d(96, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
          )
          (sigmoid): Sigmoid()
        )
        (mel_conv2d): Conv2d(1, 96, kernel_size=(4, 12), stride=(4, 12))
      )
      (layers): ModuleList(
        (0): ClapAudioStage(
          (blocks): ModuleList(
            (0-1): 2 x ClapAudioLayer(
              (layernorm_before): LayerNorm((96,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
              (attention): ClapAudioAttention(
                (self): ClapAudioSelfAttention(
                  (query): Linear(in_features=96, out_features=96, bias=True)
                  (key): Linear(in_features=96, out_features=96, bias=True)
                  (value): Linear(in_features=96, out_features=96, bias=True)
                  (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
                )
                (output): ClapAudioSelfOutput(
                  (dense): Linear(in_features=96, out_features=96, bias=True)
                  (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
                )
              )
              (drop_path): Identity()
              (layernorm_after): LayerNorm((96,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
              (intermediate): ClapAudioIntermediate(
                (dense): Linear(in_features=96, out_features=384, bias=True)
                (intermediate_act_fn): GELUActivation()
              )
              (output): ClapAudioOutput(
                (dense): Linear(in_features=384, out_features=96, bias=True)
                (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
              )
            )
          )
          (downsample): ClapAudioPatchMerging(
            (reduction): Linear(in_features=384, out_features=192, bias=False)
            (norm): LayerNorm((384,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
          )
        )
        (1): ClapAudioStage(
          (blocks): ModuleList(
            (0-1): 2 x ClapAudioLayer(
              (layernorm_before): LayerNorm((192,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
              (attention): ClapAudioAttention(
                (self): ClapAudioSelfAttention(
                  (query): Linear(in_features=192, out_features=192, bias=True)
                  (key): Linear(in_features=192, out_features=192, bias=True)
                  (value): Linear(in_features=192, out_features=192, bias=True)
                  (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
                )
                (output): ClapAudioSelfOutput(
                  (dense): Linear(in_features=192, out_features=192, bias=True)
                  (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
                )
              )
              (drop_path): Identity()
              (layernorm_after): LayerNorm((192,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
              (intermediate): ClapAudioIntermediate(
                (dense): Linear(in_features=192, out_features=768, bias=True)
                (intermediate_act_fn): GELUActivation()
              )
              (output): ClapAudioOutput(
                (dense): Linear(in_features=768, out_features=192, bias=True)
                (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
              )
            )
          )
          (downsample): ClapAudioPatchMerging(
            (reduction): Linear(in_features=768, out_features=384, bias=False)
            (norm): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
          )
        )
        (2): ClapAudioStage(
          (blocks): ModuleList(
            (0-5): 6 x ClapAudioLayer(
              (layernorm_before): LayerNorm((384,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
              (attention): ClapAudioAttention(
                (self): ClapAudioSelfAttention(
                  (query): Linear(in_features=384, out_features=384, bias=True)
                  (key): Linear(in_features=384, out_features=384, bias=True)
                  (value): Linear(in_features=384, out_features=384, bias=True)
                  (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
                )
                (output): ClapAudioSelfOutput(
                  (dense): Linear(in_features=384, out_features=384, bias=True)
                  (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
                )
              )
              (drop_path): Identity()
              (layernorm_after): LayerNorm((384,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
              (intermediate): ClapAudioIntermediate(
                (dense): Linear(in_features=384, out_features=1536, bias=True)
                (intermediate_act_fn): GELUActivation()
              )
              (output): ClapAudioOutput(
                (dense): Linear(in_features=1536, out_features=384, bias=True)
                (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
              )
            )
          )
          (downsample): ClapAudioPatchMerging(
            (reduction): Linear(in_features=1536, out_features=768, bias=False)
            (norm): LayerNorm((1536,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
          )
        )
        (3): ClapAudioStage(
          (blocks): ModuleList(
            (0-1): 2 x ClapAudioLayer(
              (layernorm_before): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
              (attention): ClapAudioAttention(
                (self): ClapAudioSelfAttention(
                  (query): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
                  (key): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
                  (value): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
                  (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
                )
                (output): ClapAudioSelfOutput(
                  (dense): Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True)
                  (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
                )
              )
              (drop_path): Identity()
              (layernorm_after): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
              (intermediate): ClapAudioIntermediate(
                (dense): Linear(in_features=768, out_features=3072, bias=True)
                (intermediate_act_fn): GELUActivation()
              )
              (output): ClapAudioOutput(
                (dense): Linear(in_features=3072, out_features=768, bias=True)
                (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)
              )
            )
          )
        )
      )
      (batch_norm): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
      (norm): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
      (avgpool): AdaptiveAvgPool1d(output_size=1)
    )
  )
  (audio_projection): ClapProjectionLayer(
    (linear1): Linear(in_features=768, out_features=512, bias=True)
    (activation): ReLU()
    (linear2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True)
  )
)

应用场景

音乐检索：根据文字描述找到对应的音乐或音效。
声音识别：结合自然语言描述进行环境声音识别。
多模态搜索引擎：输入文本检索音频，或输入音频检索文本。
内容推荐：在音乐平台中实现跨模态推荐。

总结

CLAP 模型为音频与文本的跨模态理解提供了强大的基础设施。借助对比学习，它能高效地对齐不同模态的数据，使得 音频-文本跨模态检索和理解 成为可能。随着更大规模数据和更强模型的加入，CLAP 有望在音乐、语音助手、内容检索等场景中发挥更大作用。

要深入研究，可以参考：

本文作者：XD 转载请标明出处：http://www.eadst.com/blog/300

本站采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。

上一篇
净利润 vs 非GAAP净利润：区别速览

下一篇
Freesound音效的版权介绍

原 CLAP 模型：对齐音频与文本的跨模态

作者：XD / 发表： 2025年8月26日 03:31 / 更新： 2025年8月26日 03:32 / 科研学习 / 阅读量：876

模型简介

模型结构

1. 文本编码器

2. 音频编码器

3. 对比学习目标

模型代码与使用

模型结构

应用场景

总结

CLAP 模型：对齐音频与文本的跨模态