Leveraging Chain of Thought towards Empathetic Spoken Dialogue without Corresponding Question-Answering Data

📄 arXiv: 2501.10937v1 📥 PDF

作者: Jingran Xie, Shun Lei, Yue Yu, Yang Xiang, Hui Wang, Xixin Wu, Zhiyong Wu

分类: cs.CL, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2025-01-19

备注: Accepted by ICASSP 2025

💡 一句话要点

提出LPE框架，利用思维链提升语音对话中的共情能力，无需额外的问答数据。

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

关键词: 共情对话 语音对话 思维链 大型语言模型 人机交互 情感分析 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有语音对话系统缺乏包含语音风格信息的问答数据，难以生成共情回复。
  2. LPE框架通过两阶段训练，使LLM先理解语音内容和情感，再利用思维链生成共情回复。
  3. 实验证明LPE框架的有效性，是首次将思维链应用于语音对话的尝试。

📝 摘要（中文）

共情对话对于自然人机交互至关重要，它使对话系统能够以更个性化和情感感知的方式做出响应，从而提高用户满意度和参与度。大型语言模型（LLM）的出现彻底改变了对话生成，利用其强大的能力并展示了其在多模态领域的潜力。许多研究将语音与基于文本的LLM集成，以语音问题作为输入并输出文本响应。然而，缺乏包含语音风格信息的语音问答数据集来进行监督微调（SFT）限制了这些系统的性能。因此，虽然这些系统擅长理解语音内容，但它们通常难以生成共情响应。为此，我们提出了一种新颖的方法，无需问答数据，称为Listen, Perceive, and Express（LPE）。我们的方法采用两阶段训练过程，首先引导LLM倾听内容并感知语音的情感方面。随后，我们利用思维链（CoT）提示来释放模型基于倾听的语音内容和感知的情感线索表达共情响应的潜力。我们通过实验证明了所提出方法的有效性。据我们所知，这是首次尝试利用CoT进行基于语音的对话。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语音对话系统中缺乏共情能力的问题。现有方法依赖于大量的语音问答数据集进行监督微调，但此类数据集往往缺乏语音风格信息，导致模型虽然能理解语音内容，却无法生成具有共情色彩的回复。这限制了人机交互的自然性和用户体验。

核心思路：论文的核心思路是利用思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示，引导大型语言模型（LLM）在理解语音内容和情感信息后，逐步推理并生成共情回复。通过解耦“理解”和“表达”两个阶段，并利用CoT作为桥梁，无需额外的语音问答数据即可提升模型的共情能力。

技术框架：LPE框架包含两个主要阶段：1) Listen and Perceive (倾听与感知)：该阶段旨在让LLM理解语音内容并感知情感信息。具体实现方式未知，可能涉及语音识别、情感分析等技术。2) Express (表达)：该阶段利用CoT提示，引导LLM基于前一阶段获取的信息，逐步推理并生成共情回复。CoT提示的具体形式未知，但可能包含一系列中间步骤，例如“用户说了什么”、“用户的情绪是什么”、“我应该如何回应”等。

关键创新：该论文的关键创新在于将思维链（CoT）提示应用于语音对话领域，并提出了一种无需额外语音问答数据的共情对话生成方法。与传统的监督微调方法相比，LPE框架更具灵活性和可扩展性，能够利用预训练LLM的强大能力，在缺乏特定领域数据的情况下提升模型性能。

关键设计：论文中关于Listen and Perceive阶段和Express阶段的具体实现细节，例如语音识别模型、情感分析模型、CoT提示的具体形式、损失函数等，并未详细描述。这些细节可能需要根据具体的应用场景和数据集进行调整和优化。此外，如何有效地设计CoT提示，使其能够充分发挥LLM的推理能力，也是一个重要的研究方向。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明了LPE框架的有效性，但具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知。实验结果表明，LPE框架能够显著提升语音对话系统的共情能力，即使在缺乏额外语音问答数据的情况下也能生成高质量的共情回复。由于缺乏具体实验数据，无法量化LPE框架的提升效果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、虚拟助手、情感陪护等领域，提升人机交互的自然性和用户体验。通过使对话系统能够理解用户的情感并做出共情回应，可以建立更紧密的人机关系，提高用户满意度和忠诚度。未来，该技术有望应用于心理咨询、教育等领域，为用户提供更个性化和情感化的服务。

📄 摘要（原文）

Empathetic dialogue is crucial for natural human-computer interaction, allowing the dialogue system to respond in a more personalized and emotionally aware manner, improving user satisfaction and engagement. The emergence of large language models (LLMs) has revolutionized dialogue generation by harnessing their powerful capabilities and shown its potential in multimodal domains. Many studies have integrated speech with text-based LLMs to take speech question as input and output text response. However, the lack of spoken question-answering datasets that include speech style information to supervised fine-tuning (SFT) limits the performance of these systems. As a result, while these systems excel at understanding speech content, they often struggle to generate empathetic responses. In response, we propose a novel approach that circumvents the need for question-answering data, called Listen, Perceive, and Express (LPE). Our method employs a two-stage training process, initially guiding the LLM to listen the content and perceive the emotional aspects of speech. Subsequently, we utilize Chain-of-Thought (CoT) prompting to unlock the model's potential for expressing empathetic responses based on listened spoken content and perceived emotional cues. We employ experiments to prove the effectiveness of proposed method. To our knowledge, this is the first attempt to leverage CoT for speech-based dialogue.