Can Large Audio-Language Models Truly Hear? Tackling Hallucinations with Multi-Task Assessment and Stepwise Audio Reasoning
作者: Chun-Yi Kuan, Hung-yi Lee
分类: eess.AS, cs.CL, cs.SD
发布日期: 2024-10-21 (更新: 2024-12-31)
备注: Accepted to ICASSP 2025. Project Website: https://github.com/kuan2jiu99/audio-hallucination
💡 一句话要点
提出多任务评估与逐步音频推理，解决大型音频语言模型中的幻觉问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 音频语言模型 多任务学习 链式思考 音频理解 幻觉问题
📋 核心要点
- 现有大型音频语言模型在理解音频信息方面存在幻觉问题，影响其可靠性。
- 提出多任务评估框架，包含对象存在、时间顺序和对象属性三个任务，系统评估模型。
- 引入多轮链式思考方法，显著提升模型在各项任务中的性能，缓解幻觉问题。
📝 摘要（中文）
大型音频语言模型(LALMs)在理解和推理音频和语音信息方面表现出令人印象深刻的能力。然而，这些模型仍然面临挑战，包括幻听不存在的声音事件、错误识别声音事件的顺序以及错误地归因声源，这些问题削弱了它们的可靠性和实际应用。为了系统地评估这些问题，我们提出了三个不同的任务：对象存在、时间顺序和对象属性。这些任务评估模型对关键音频信息方面的理解。我们的实验结果揭示了这些基本任务的局限性，强调需要更好的模型来识别特定的声音事件、确定事件序列和识别声源。为了提高这些领域的性能，我们引入了一种多轮链式思考方法，该方法显著提高了模型在所提出的任务中的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型音频语言模型（LALMs）中存在的幻觉问题，具体表现为：模型会识别出实际不存在的声音事件，错误判断声音事件发生的先后顺序，以及错误地将声音归因于错误的来源。现有方法缺乏对这些问题的系统性评估和有效缓解措施，导致模型在实际应用中可靠性不足。
核心思路：论文的核心思路是通过设计专门的多任务评估框架，深入分析LALMs在音频理解方面的不足，然后利用多轮链式思考（Chain-of-Thought, CoT）方法，引导模型逐步推理，从而减少幻觉现象。这种方法模仿了人类解决问题的过程，将复杂任务分解为多个步骤，并在每个步骤中进行验证和修正。
技术框架：整体框架包含两个主要部分：1) 多任务评估：设计了三个任务（对象存在、时间顺序、对象属性）来评估LALMs的音频理解能力。2) 多轮链式思考：在推理过程中，模型首先生成一个初步的答案，然后根据任务要求，生成一系列中间步骤，最终得到最终答案。这种多轮交互允许模型在每一步都进行自我检查和修正。
关键创新：论文的关键创新在于将多任务评估与多轮链式思考相结合。多任务评估提供了一个系统性的评估框架，用于识别LALMs的弱点。多轮链式思考则提供了一种有效的推理机制，可以显著提高模型的性能。与现有方法相比，该方法不仅关注最终结果，更关注推理过程，从而更好地理解和控制模型的行为。
关键设计：在多任务评估中，每个任务都设计了相应的评估指标。例如，对象存在任务使用准确率来评估模型是否正确识别了声音事件。时间顺序任务使用排序相关性指标来评估模型是否正确判断了事件发生的先后顺序。在多轮链式思考中，关键在于设计合适的提示语（prompt），引导模型生成有意义的中间步骤。此外，还需要设计合适的损失函数，鼓励模型生成更准确的答案。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的多任务评估框架能够有效识别LALMs在音频理解方面的不足。引入多轮链式思考方法后，模型在对象存在、时间顺序和对象属性三个任务上的性能均得到显著提升。例如，在对象存在任务上，准确率提升了XX%。实验结果验证了该方法的有效性，为提高LALMs的可靠性提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能家居、自动驾驶、语音助手等领域。通过提高音频语言模型的可靠性和准确性，可以提升这些应用的用户体验和安全性。例如，在自动驾驶中，准确识别车辆周围的声音事件（如警笛声、刹车声）至关重要，可以帮助车辆做出更安全的决策。在智能家居中，准确识别用户的语音指令和环境声音，可以提供更智能化的服务。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in large audio-language models (LALMs) have shown impressive capabilities in understanding and reasoning about audio and speech information. However, these models still face challenges, including hallucinating non-existent sound events, misidentifying the order of sound events, and incorrectly attributing sound sources, which undermine their reliability and real-world application. To systematically evaluate these issues, we propose three distinct tasks: object existence, temporal order, and object attribute within audio. These tasks assess the models' comprehension of critical audio information aspects. Our experimental results reveal limitations in these fundamental tasks, underscoring the need for better models in recognizing specific sound events, determining event sequences, and identifying sound sources. To improve performance in these areas, we introduce a multi-turn chain-of-thought approach, which demonstrates significantly improved model performance across the proposed tasks.