面向任务的语义通信率失真理论

来源：信号处理杂志 2025年第10期北京时间：

作者：柴靖轩, 肖泳, 石光明

摘要：语义通信因其在支持全息通信、扩展现实（extended reality， XR）和人机交互等新兴面向用户服务中的潜力而受到广泛关注。与传统基于符号还原为主的通信系统不同，语义通信以达意理解为主要目标，发送端和接收端用户需要对齐各自的语义表征、距离和解译方法。为满足多样化智能任务的需求，语义通信系统需要依据特定任务定义的失真函数来优化其编解码器设计。这种面向任务的失真度量通常通过优化各类统计散度进行量化，比如KL（Kullback-Leibler）散度、Wasserstein距离等。基于此，本文采用概率散度作为语义距离的数学定义，以此实现对通信语义保真度与系统性能的评估。然而，目前仍缺乏一个统一的语义通信理论框架，用以针对采用不同任务特定语义距离度量的语义通信，量化其率失真权衡关系。为解决这一问题，本文提出了一种面向任务的语义率失真理论，该理论可兼容多种任务相关的统计散度度量。为探究不同语义距离度量对可达速率的影响，我们以分类任务和信号生成任务这两类典型任务为例，在不同场景下比较了它们的性能表现，并揭示了语义通信中速率、失真与语义距离之间的权衡关系。

关键词：语义通信, 率-失真理论, 面向任务的通信