BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，它主要用于处理文本数据。因此，原始的BERT模型本身并不能直接处理图像或音频数据。

  对于处理图像或音频数据，通常会使用其他专门设计用于处理这些类型数据的模型，比如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。这些模型在图像和音频领域已经取得了很好的效果，因为它们能够充分利用这些数据领域的结构和特征。而BERT则是专门用于处理自然语言处理任务的。

  然而，可以将BERT与其他模型结合使用，以解决多模态的问题。例如，在处理图像描述生成任务时，可以使用CNN提取图像特征，然后将这些特征与BERT模型的输出进行融合，以生成描述图像的句子。

  另外，将BERT应用于图像或音频领域的研究也在进行中。研究人员正在尝试将BERT的思想应用于图像和音频数据，以探索是否可以将其扩展到这些领域。这些尝试通常会对BERT进行一些修改和调整，以适应不同类型的数据。

  综上所述，BERT本身并不能直接处理图像或音频数据，但可以与其他模型结合使用，或者被修改和适应用于这些领域。