Listen and Speak Fairly: A Study on Semantic Gender Bias in Speech Integrated Large Language Models

📄 arXiv: 2407.06957v1 📥 PDF

作者: Yi-Cheng Lin, Tzu-Quan Lin, Chih-Kai Yang, Ke-Han Lu, Wei-Chih Chen, Chun-Yi Kuan, Hung-yi Lee

分类: eess.AS, cs.CL, cs.CY

发布日期: 2024-07-09

期刊: 2024 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT), Macao, 2024, pp. 439-446

DOI: 10.1109/SLT61566.2024.10832317

💡 一句话要点

构建语音偏见评估工具包，揭示语音集成大语言模型中的语义性别偏见

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

关键词: 语音集成大语言模型 性别偏见 偏见评估 语音到文本翻译 口语共指消解

📋 核心要点

  1. 现有语音集成大语言模型可能放大训练数据中的偏见，导致信息获取的不公平。
  2. 论文构建语音偏见评估工具包和数据集，多角度评估模型在语义任务中的性别偏见。
  3. 实验揭示偏见程度与语言和评估方法相关，强调全面评估偏见的必要性。

📝 摘要（中文）

语音集成大语言模型(SILLMs)结合了大型语言模型和语音感知能力，能够执行情感识别到说话人验证等多种任务，展现出通用的音频理解能力。然而，这些模型可能会放大训练数据中存在的偏见，从而导致边缘化群体在获取信息时受到不公平的待遇。本文构建了一个精选的语音偏见评估工具包和相应的数据集。我们评估了SILLMs在四个语义相关任务中的性别偏见：语音到文本翻译(STT)、口语共指消解(SCR)、口语句子补全(SSC)和口语问答(SQA)。我们的分析表明，偏见程度与语言相关，并且因不同的评估方法而异。我们的研究结果强调了采用多种方法来全面评估SILLMs中的偏见的必要性，为开发更公平的SILLM系统提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语音集成大语言模型（SILLMs）中存在的语义性别偏见问题。现有方法缺乏针对语音场景的偏见评估工具和数据集，难以全面衡量和缓解SILLMs中的潜在偏见，导致模型在实际应用中可能对特定性别群体产生歧视。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估SILLMs中性别偏见的工具包和数据集，并通过在多个语义相关任务上进行评估，揭示不同语言和评估方法下偏见的差异。通过多角度的评估，为后续开发更公平的SILLM系统提供指导。

技术框架：论文的技术框架主要包含以下几个部分：1) 构建语音偏见评估工具包，包括数据集和评估指标；2) 选择四个语义相关任务：语音到文本翻译(STT)、口语共指消解(SCR)、口语句子补全(SSC)和口语问答(SQA)；3) 在这些任务上评估SILLMs的性别偏见；4) 分析不同语言和评估方法下偏见的差异。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个专门针对SILLMs的语音偏见评估工具包和数据集。与现有的偏见评估方法相比，该工具包更关注语音场景，能够更准确地评估SILLMs中的偏见。此外，论文还通过在多个语义相关任务上进行评估，揭示了不同语言和评估方法下偏见的差异，为后续研究提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的构建，需要仔细选择和标注数据，以确保数据集能够有效地反映性别偏见；2) 评估指标的选择，需要选择能够准确衡量模型在不同任务上的性别偏见的指标；3) 实验设置，需要控制实验变量，以确保实验结果的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

研究表明，SILLMs中的性别偏见程度与语言相关，且不同的评估方法会产生不同的结果。例如，在某些语言中，模型在语音到文本翻译任务中表现出明显的性别偏见，而在另一些语言中则不明显。此外，不同的评估指标对同一模型的偏见程度的评估结果也可能存在差异。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更公平、无偏见的语音助手、语音翻译系统、智能客服等。通过在模型训练和评估阶段使用该工具包，可以有效降低SILLMs中的性别偏见，提升用户体验，避免对特定性别群体造成歧视，促进社会公平。

📄 摘要（原文）

Speech Integrated Large Language Models (SILLMs) combine large language models with speech perception to perform diverse tasks, such as emotion recognition to speaker verification, demonstrating universal audio understanding capability. However, these models may amplify biases present in training data, potentially leading to biased access to information for marginalized groups. This work introduces a curated spoken bias evaluation toolkit and corresponding dataset. We evaluate gender bias in SILLMs across four semantic-related tasks: speech-to-text translation (STT), spoken coreference resolution (SCR), spoken sentence continuation (SSC), and spoken question answering (SQA). Our analysis reveals that bias levels are language-dependent and vary with different evaluation methods. Our findings emphasize the necessity of employing multiple approaches to comprehensively assess biases in SILLMs, providing insights for developing fairer SILLM systems.