Walking Through Uncertainty: An Empirical Study of Uncertainty Estimation for Audio-Aware Large Language Models

📄 arXiv: 2604.25591v1 📥 PDF

作者: Chun-Yi Kuan, Wei-Ping Huang, Hung-yi Lee

分类: eess.AS, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.SD

发布日期: 2026-04-28

备注: Manuscript in progress

💡 一句话要点

首个音频感知大语言模型不确定性估计的系统性实证研究

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

关键词: 音频感知大语言模型 不确定性估计 幻觉检测 跨模态学习 音频理解 自适应推理 实证研究

📋 核心要点

  1. 音频感知大语言模型(ALLMs)虽然强大，但常产生幻觉或过度自信的输出，缺乏有效的不确定性估计方法。
  2. 论文对ALLM的不确定性估计进行了首次系统性实证研究，探索了多种不确定性估计方法在不同任务上的表现。
  3. 实验表明，语义级别和验证方法在通用音频推理上优于token级别方法，但在可信度任务上效果受模型和基准影响。

📝 摘要（中文）

近年来，音频感知大语言模型(ALLMs)在各种音频理解和推理任务中表现出强大的能力，但它们仍然经常产生幻觉或过度自信的输出。虽然不确定性估计已经在纯文本LLM中得到了广泛的研究，但对于ALLM来说，它仍然在很大程度上未被探索，因为音频条件生成引入了额外的挑战，如感知模糊和跨模态对齐。在这项工作中，我们提出了第一个关于ALLM中不确定性估计的系统性实证研究。我们对五种代表性方法进行了基准测试，包括预测熵、长度归一化熵、语义熵、离散语义熵和P(True)，跨越多个模型和不同的评估设置，涵盖一般音频理解、推理、幻觉检测和无法回答的问题回答。我们的结果揭示了两个关键发现。首先，在一般音频推理基准测试中，语义级别和基于验证的方法始终优于token级别的基线。其次，在面向可信度的基准测试中，不确定性方法的相对有效性变得更加依赖于模型和基准测试，这表明从一般推理设置中得出的结论不能直接转移到幻觉和无法回答的问题场景中。我们进一步探索了基于不确定性的自适应推理作为一种潜在的下游应用。我们希望这项研究为未来可靠的、不确定性感知的音频-语言系统的研究奠定基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决音频感知大语言模型（ALLMs）在音频理解和推理任务中，由于缺乏有效的不确定性估计方法，导致模型产生幻觉或过度自信的输出的问题。现有方法主要集中在文本LLM上，无法直接应用于ALLM，因为ALLM涉及音频模态，存在感知模糊和跨模态对齐的挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性地评估多种不确定性估计方法在ALLM上的表现，从而找到适用于ALLM的不确定性估计方法。论文关注不同方法在不同任务（通用音频理解、推理、幻觉检测、无法回答问题）上的表现差异，并分析其原因。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 选择代表性的ALLM模型；2) 选择五种代表性的不确定性估计方法（预测熵、长度归一化熵、语义熵、离散语义熵和P(True)）；3) 构建多样化的评估数据集，涵盖通用音频理解、推理、幻觉检测和无法回答问题等任务；4) 对比不同方法在不同任务上的表现，分析其优缺点。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于首次对ALLM的不确定性估计进行了系统性的实证研究。之前的研究主要集中在文本LLM上，而论文关注ALLM，并发现适用于文本LLM的方法不一定适用于ALLM。此外，论文还发现，在通用音频推理任务上表现良好的方法，在幻觉检测和无法回答问题等可信度任务上可能表现不佳。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了五种具有代表性的不确定性估计方法，涵盖token级别和语义级别的方法；2) 构建了多样化的评估数据集，涵盖不同类型的音频理解和推理任务；3) 使用了多种评估指标，包括准确率、F1值等，以全面评估不同方法的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在通用音频推理基准测试中，语义级别和基于验证的方法始终优于token级别的基线。然而，在面向可信度的基准测试中，不确定性方法的相对有效性变得更加依赖于模型和基准测试，表明通用推理设置的结论不能直接应用于幻觉和无法回答的问题场景。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更可靠、更值得信赖的音频-语言系统。例如，可以利用不确定性估计来检测ALLM生成的幻觉内容，从而提高系统的安全性。此外，还可以将不确定性估计用于自适应推理，即根据模型的不确定性来调整推理策略，从而提高系统的性能。

📄 摘要（原文）

Recent audio-aware large language models (ALLMs) have demonstrated strong capabilities across diverse audio understanding and reasoning tasks, but they still frequently produce hallucinated or overly confident outputs. While uncertainty estimation has been extensively studied in text-only LLMs, it remains largely unexplored for ALLMs, where audio-conditioned generation introduces additional challenges such as perceptual ambiguity and cross-modal grounding. In this work, we present the first systematic empirical study of uncertainty estimation in ALLMs. We benchmark five representative methods, including predictive entropy, length-normalized entropy, semantic entropy, discrete semantic entropy, and P(True), across multiple models and diverse evaluation settings spanning general audio understanding, reasoning, hallucination detection, and unanswerable question answering. Our results reveal two key findings. First, semantic-level and verification-based methods consistently outperform token-level baselines on general audio reasoning benchmarks. Second, on trustworthiness-oriented benchmarks, the relative effectiveness of uncertainty methods becomes notably more model- and benchmark-dependent, indicating that conclusions drawn from general reasoning settings do not straightforwardly transfer to hallucination and unanswerable-question scenarios. We further explore uncertainty-based adaptive inference as a potential downstream application. We hope this study provides a foundation for future research on reliable, uncertainty-aware audio-language systems.