Enhancing Low-Resource Language and Instruction Following Capabilities of Audio Language Models
作者: Potsawee Manakul, Guangzhi Sun, Warit Sirichotedumrong, Kasima Tharnpipitchai, Kunat Pipatanakul
分类: cs.CL, cs.AI, cs.SD, eess.AS
发布日期: 2024-09-17 (更新: 2025-05-23)
备注: Interspeech 2025
💡 一句话要点
提出Typhoon-Audio模型，提升语音语言模型在低资源语言和指令跟随方面的能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 音频语言模型 低资源语言 指令跟随 数据混合 跨语言学习
📋 核心要点
- 现有音频语言模型主要在英语上训练，导致其在低资源语言上的性能受限，缺乏跨语言能力。
- 论文提出一种数据混合策略，优化模型在目标语言和英语上的性能，并整合音频理解和指令跟随能力。
- 实验结果表明，提出的Typhoon-Audio模型在泰语和英语上均优于现有开源模型，性能可与Gemini-1.5-Pro媲美。
📝 摘要（中文）
音频语言模型利用文本提示处理音频输入，执行诸如语音识别和音频描述等任务。尽管这些模型构建在多语言预训练组件之上，但大多数主要在英语上进行训练，限制了它们在其他语言中的可用性。本文评估了音频语言模型在低资源语言泰语上的表现，发现尽管它们具有多语言基础，但缺乏涌现的跨语言能力。为了解决这个问题，我们探索了数据混合方法，优化音频语言模型，使其同时适应目标语言和英语，并将音频理解和语音指令跟随集成到一个统一的模型中。我们的实验提供了关于如何通过平衡特定语言和多语言训练数据来提高低资源语言指令跟随能力的见解。所提出的模型Typhoon-Audio显著优于现有的开源模型，并在英语和泰语中实现了与最先进的Gemini-1.5-Pro相当的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有音频语言模型在低资源语言（如泰语）上的表现不佳，无法有效利用其多语言预训练的优势。主要痛点在于缺乏针对低资源语言的优化训练，导致模型无法泛化到这些语言，指令跟随能力也受到限制。
核心思路：论文的核心思路是通过数据混合策略，平衡模型在英语（高资源语言）和目标低资源语言上的训练。同时，将音频理解和语音指令跟随任务整合到一个统一的模型中，从而提高模型在低资源语言上的指令跟随能力。这样设计的目的是利用英语的知识迁移，并针对性地提升低资源语言的性能。
技术框架：论文提出的Typhoon-Audio模型采用了一种统一的架构，可以同时处理音频理解和语音指令跟随任务。具体流程包括：1) 音频特征提取：使用预训练的音频编码器提取音频特征。2) 文本提示编码：使用文本编码器对文本提示进行编码。3) 多模态融合：将音频特征和文本提示编码进行融合。4) 语言模型解码：使用语言模型生成文本输出。
关键创新：论文的关键创新在于数据混合策略，该策略能够有效地平衡模型在英语和目标低资源语言上的训练。此外，将音频理解和语音指令跟随任务整合到一个统一的模型中，也提高了模型的泛化能力。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据混合比例：需要仔细调整英语和目标语言数据的比例，以达到最佳性能。2) 损失函数：使用交叉熵损失函数训练语言模型。3) 网络结构：采用Transformer架构作为音频编码器、文本编码器和语言模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Typhoon-Audio模型在泰语和英语上的表现均优于现有开源模型，并达到了与最先进的Gemini-1.5-Pro相当的水平。具体而言，该模型在泰语语音识别和音频描述任务上取得了显著的性能提升，证明了数据混合策略的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于语音助手、自动翻译、语音搜索等领域，尤其是在低资源语言环境下。通过提升音频语言模型在低资源语言上的性能，可以促进这些语言的数字化发展，并为更多用户提供便捷的语音交互服务。未来，该技术有望应用于更多场景，例如跨语言语音交流、多语言教育等。
📄 摘要（原文）
Audio language models process audio inputs using textual prompts for tasks like speech recognition and audio captioning. Although built on multilingual pre-trained components, most are trained primarily on English, limiting their usability for other languages. This paper evaluates audio language models on Thai, a low-resource language, and finds that they lack emergent cross-lingual abilities despite their multilingual foundations. To address this, we explore data mixtures that optimize audio language models for both a target language and English while integrating audio comprehension and speech instruction-following into a unified model. Our experiments provide insights into improving instruction-following in low-resource languages by balancing language-specific and multilingual training data. The proposed model, Typhoon-Audio, significantly outperforms existing open-source models and achieves performance comparable to state-of-the-art Gemini-1.5-Pro in both English and Thai.