Enhancing Retrieval-Augmented Audio Captioning with Generation-Assisted Multimodal Querying and Progressive Learning
作者: Choi Changin, Lim Sungjun, Rhee Wonjong
分类: cs.SD, cs.AI, eess.AS
发布日期: 2024-10-14 (更新: 2025-06-10)
💡 一句话要点
提出生成辅助多模态查询和渐进学习，提升检索增强的音频描述生成效果。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 音频描述生成 检索增强 多模态查询 渐进学习 音频文本对齐
📋 核心要点
- 现有检索增强音频描述方法依赖单模态音频查询，忽略了知识库中文本信息的利用。
- 提出生成辅助多模态查询，利用音频生成的文本描述进行检索，对齐查询模态与知识库结构。
- 引入渐进学习策略，逐步增加音频-文本对，优化训练过程，并在多个数据集上取得SOTA结果。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种改进检索增强音频描述生成的方法，通过结合生成辅助的多模态查询和渐进学习策略，提升模型性能。现有方法通常仅依赖输入音频作为单模态检索查询。本文提出生成辅助多模态查询，即首先生成输入音频的文本描述，从而实现多模态查询。这种方法使查询模态与知识库的音频-文本结构对齐，从而实现更有效的检索。此外，本文还引入了一种新颖的渐进学习策略，逐步增加交错的音频-文本对的数量，以增强训练过程。在AudioCaps、Clotho和Auto-ACD数据集上的实验表明，本文方法在这些基准测试中取得了最先进的结果。
🔬 方法详解
问题定义：音频描述生成旨在为给定的音频片段生成一段文本描述。现有检索增强方法通常仅使用输入音频作为查询，从知识库中检索相关的音频-文本对。这种单模态查询方式忽略了知识库中文本信息的利用，导致检索效率受限。现有方法的痛点在于无法有效利用多模态信息进行检索，从而影响生成描述的质量。
核心思路：本文的核心思路是利用音频生成的文本描述来辅助检索，实现多模态查询。通过将音频转换为文本，可以更好地利用知识库中已有的音频-文本对信息，从而提高检索的准确性和效率。此外，渐进学习策略通过逐步增加训练难度，帮助模型更好地学习音频和文本之间的关联。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 音频编码器：将输入音频转换为特征向量。2) 文本生成器：根据音频特征向量生成文本描述。3) 检索模块：使用音频特征向量和生成的文本描述作为查询，从知识库中检索相关的音频-文本对。4) 描述生成器：结合检索到的音频-文本对和原始音频特征向量，生成最终的文本描述。5) 渐进学习模块：控制训练过程中使用的音频-文本对数量，逐步增加训练难度。
关键创新：最重要的技术创新点在于生成辅助的多模态查询。与现有方法仅使用音频作为查询不同，本文方法同时使用音频和生成的文本描述作为查询，从而更全面地利用了知识库中的信息。此外，渐进学习策略也是一个重要的创新点，它可以有效地提高模型的训练效率和性能。与现有方法的本质区别在于，本文方法能够更好地利用多模态信息进行检索，从而生成更准确、更丰富的音频描述。
关键设计：文本生成器可以使用Transformer等序列到序列模型。检索模块可以使用余弦相似度等方法来衡量查询和知识库中音频-文本对之间的相关性。渐进学习策略可以采用线性或指数方式增加音频-文本对的数量。损失函数可以包括交叉熵损失、对比损失等，用于优化文本生成器和描述生成器。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，本文提出的方法在AudioCaps、Clotho和Auto-ACD数据集上均取得了state-of-the-art的结果。例如，在AudioCaps数据集上，本文方法相比现有最佳方法提升了X% (具体数值未知)。这些结果证明了生成辅助多模态查询和渐进学习策略的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能音箱、语音助手等领域，提升其对音频内容的理解能力，从而提供更准确、更丰富的反馈。例如，智能音箱可以根据音频内容生成详细的场景描述，帮助用户更好地理解周围环境。此外，该技术还可用于音频内容分析、音乐推荐等领域，具有广泛的应用前景和实际价值。
📄 摘要（原文）
Retrieval-augmented generation can improve audio captioning by incorporating relevant audio-text pairs from a knowledge base. Existing methods typically rely solely on the input audio as a unimodal retrieval query. In contrast, we propose Generation-Assisted Multimodal Querying, which generates a text description of the input audio to enable multimodal querying. This approach aligns the query modality with the audio-text structure of the knowledge base, leading to more effective retrieval. Furthermore, we introduce a novel progressive learning strategy that gradually increases the number of interleaved audio-text pairs to enhance the training process. Our experiments on AudioCaps, Clotho, and Auto-ACD demonstrate that our approach achieves state-of-the-art results across these benchmarks.