一、”Looking to Listen at the Cocktail Party”

这篇论文提出了一种新的多模态融合技术，该技术可以从包含多个说话人和背景噪音的视频中，分离并增强特定说话人的语音。

二、”VQA: Visual Question Answering”

该研究通过深度学习模型融合视觉和文本信息，回答关于图片内容的问题。这篇论文的方法有很强的实用性，例如用于增强搜索引擎的功能、提升图像的无障碍访问等。

三、”Are You Looking? Grounding to Multiple Modalities in Vision-and-Language Navigation”

该论文提出了一种融合视觉、语言和动作的导航系统，它能解决在复杂环境下的导航任务。这篇论文的方法可以广泛应用于机器人导航、虚拟现实等场景。

四、”Multimodal Transformer for Unaligned Multimodal Language Sequences”

该论文在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）交叉领域，提出了一种多模态Transformer模型，用于处理不对齐的多模态语言序列。

五、”Audio Visual Scene-Aware Dialog”

该论文在对话系统领域，探索了利用视觉和听觉信息来提升场景感知对话的能力。

延伸阅读

多模态融合在实际应用中的挑战

虽然多模态融合在理论上取得了许多重要的突破，但在实际应用中，如何有效地融合和利用各种模态的信息仍然是一个巨大的挑战。例如，在复杂环境下，各种模态信息可能会相互干扰，导致融合的结果并不理想。另一方面，不同模态的信息可能存在大量的异构性和不对齐性，如何解决这些问题是当前研究的重点。此外，多模态融合的模型通常需要大量的标注数据，如何在有限的标注数据下提高模型的性能，也是一个需要解决的问题。