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La didascalia delle immagini con l’audio è emersa come un compito impegnativo ma promettente nel campo del deep learning. Il presente lavoro propone un approccio innovativo per affrontare questo compito, integrando reti neurali convoluzionali (CNN) per l’estrazione delle caratteristiche delle immagini e reti neurali ricorrenti (RNN) per l’analisi audio sequenziale. In particolare, utilizziamo CNN pre-addestrate come VGG per estrarre le caratteristiche visive dalle immagini e impieghiamo rappresentazioni dello spettrogramma accoppiate con RNN come LSTM o GRU per elaborare gli input audio. Il modello proposto si basa non solo sul contenuto visivo, ma anche sugli spunti audio che lo accompagnano. Valutiamo le prestazioni del nostro modello su set di dati di riferimento e dimostriamo la sua efficacia nel generare didascalie coerenti e contestualmente rilevanti per le immagini con gli input audio corrispondenti. Inoltre, abbiamo condotto studi di tablatura per analizzare il contributo di ciascuna modalità alle prestazioni complessive delle didascalie. I nostri risultati mostrano che la fusione delle modalità visive e uditive migliora significativamente la qualità delle didascalie rispetto all’utilizzo di una delle due modalità in modo isolato.
