Towards Holistic Evaluation of Large Audio-Language Models: A Comprehensive Survey

📄 arXiv: 2505.15957v3 📥 PDF

作者: Chih-Kai Yang, Neo S. Ho, Hung-yi Lee

分类: eess.AS, cs.AI, cs.CL, cs.SD

发布日期: 2025-05-21 (更新: 2025-10-01)

备注: EMNLP 2025 (Main). Project Website: https://github.com/ckyang1124/LALM-Evaluation-Survey

💡 一句话要点

构建大型音频语言模型评测体系：提出全面评估框架与系统性分类

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型音频语言模型 LALM评估 系统性分类 听觉感知 知识推理 对话能力 公平性 安全性

📋 核心要点

  1. 现有LALM评测基准分散且缺乏系统性分类，难以全面评估模型能力。
  2. 论文提出一个系统的LALM评估分类法，从四个维度进行评估。
  3. 该调研是首个专注于LALM评估的，为社区提供指导，并维护相关论文集合。

📝 摘要（中文）

随着大型音频语言模型(LALMs)的发展，这些模型有望在各种听觉任务中展现通用能力。虽然涌现了许多评估LALMs性能的基准，但它们仍然是分散的，缺乏结构化的分类。为了弥合这一差距，我们进行了一项全面的调查，并提出了一个系统的LALM评估分类法，根据其目标将其分为四个维度：(1)通用听觉感知和处理，(2)知识和推理，(3)面向对话的能力，以及(4)公平性、安全性和可信赖性。我们提供了每个类别中的详细概述，并强调了该领域的挑战，为有希望的未来方向提供了见解。据我们所知，这是第一个专门针对LALM评估的调查，为社区提供了明确的指导。我们将发布调查论文的集合，并积极维护它，以支持该领域正在进行的进展。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型音频语言模型（LALMs）评估方法存在碎片化的问题，缺乏统一的标准和结构化的分类体系。这使得研究人员难以全面了解和比较不同LALMs的性能，也阻碍了该领域的进一步发展。现有的评估方法往往只关注LALMs在特定任务上的表现，而忽略了其在通用听觉感知、知识推理、对话能力以及公平性、安全性和可信赖性等方面的能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个全面的LALM评估框架，通过系统性的分类，将各种评估任务和指标组织起来，从而实现对LALMs的整体评估。该框架旨在弥合现有评估方法之间的差距，为研究人员提供一个清晰的指导，并促进LALM领域的进步。

技术框架：该论文提出了一种四维的LALM评估分类法，包括：(1)通用听觉感知和处理，评估模型对各种声音的理解和处理能力；(2)知识和推理，评估模型利用听觉信息进行知识获取和推理的能力；(3)面向对话的能力，评估模型在对话场景中理解和生成音频相关的语言的能力；(4)公平性、安全性和可信赖性，评估模型在处理不同人群和场景时的公平性，以及其输出的安全性与可信赖性。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了一个系统性的LALM评估分类法，将现有的评估任务和指标整合到一个统一的框架中。与现有方法相比，该框架更加全面、结构化，能够更好地反映LALMs的整体能力。此外，该论文还对每个类别中的评估方法进行了详细的概述，并指出了该领域的挑战和未来方向。

关键设计：论文的关键设计在于四个评估维度的选择，这些维度涵盖了LALMs的关键能力，并且具有一定的独立性和可扩展性。此外，论文还强调了评估指标的多样性和重要性，鼓励研究人员使用多种指标来评估LALMs的性能，并关注模型在不同维度上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文是首个专门针对LALM评估的全面调研，提出了一个系统的四维评估框架，涵盖了通用听觉感知、知识推理、对话能力以及公平性、安全性和可信赖性。该调研为LALM领域的研究人员提供了一个清晰的指导，并促进了该领域的进步。论文还收集并维护了相关的论文集合，方便研究人员查阅和学习。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更智能的语音助手、自动驾驶系统、医疗诊断工具等。通过全面评估LALM，可以提升其在噪声环境下的语音识别能力、理解复杂音频场景的能力，以及在对话中更自然地交互的能力。此外，该研究还有助于提高LALM的公平性和安全性，避免其在实际应用中产生偏见或造成危害。

📄 摘要（原文）

With advancements in large audio-language models (LALMs), which enhance large language models (LLMs) with auditory capabilities, these models are expected to demonstrate universal proficiency across various auditory tasks. While numerous benchmarks have emerged to assess LALMs' performance, they remain fragmented and lack a structured taxonomy. To bridge this gap, we conduct a comprehensive survey and propose a systematic taxonomy for LALM evaluations, categorizing them into four dimensions based on their objectives: (1) General Auditory Awareness and Processing, (2) Knowledge and Reasoning, (3) Dialogue-oriented Ability, and (4) Fairness, Safety, and Trustworthiness. We provide detailed overviews within each category and highlight challenges in this field, offering insights into promising future directions. To the best of our knowledge, this is the first survey specifically focused on the evaluations of LALMs, providing clear guidelines for the community. We will release the collection of the surveyed papers and actively maintain it to support ongoing advancements in the field.