SparQLe: Speech Queries to Text Translation Through LLMs

📄 arXiv: 2502.09284v3 📥 PDF

作者: Amirbek Djanibekov, Hanan Aldarmaki

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-13 (更新: 2025-05-30)

💡 一句话要点

SparQLe：提出一种基于LLM的语音查询到文本翻译方法

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

关键词: 语音到文本翻译 大型语言模型 自监督学习 模态适配器 指令调优 语音理解 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有语音到文本翻译方法难以有效融合语音特征与大型语言模型，限制了多模态处理能力。
  2. SparQLe利用模态适配器对齐自监督语音特征与指令调优LLM，实现语音语义信息的有效传递。
  3. 实验结果表明，该方法能够有效保留语音的语义内容，为语音理解应用提供了一种有前景的方案。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）影响力的日益增长，将语音表示与LLMs集成以实现更无缝的多模态处理和语音理解的需求也日益增加。本研究提出了一种新颖的方法，该方法结合了自监督语音表示和指令调优的LLMs，用于语音到文本的翻译。该方法利用模态适配器，使用英语语音数据将提取的语音特征与指令调优的LLMs对齐。实验表明，该方法有效地保留了输入语音的语义内容，并作为自监督语音模型和指令调优的LLMs之间的有效桥梁，为各种语音理解应用提供了一种有前景的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语音到文本翻译任务中，如何有效利用大型语言模型（LLMs）的问题。现有方法难以将自监督语音模型的特征与LLMs对齐，导致语音信息在翻译过程中丢失或扭曲。

核心思路：论文的核心思路是利用一个模态适配器（Modality Adapter）作为桥梁，将自监督语音模型提取的语音特征转换到LLMs能够理解的语义空间中。通过指令调优（Instruction Tuning）的方式，使LLMs能够更好地理解和利用语音信息进行翻译。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 自监督语音模型：用于提取语音特征；2) 模态适配器：将语音特征映射到LLMs的语义空间；3) 指令调优的LLMs：根据映射后的语音特征生成文本翻译。流程是先用自监督语音模型提取语音特征，然后通过模态适配器进行转换，最后输入到指令调优的LLMs中生成翻译结果。

关键创新：关键创新在于模态适配器的设计和指令调优的应用。模态适配器能够有效地将语音特征与LLMs的语义空间对齐，而指令调优则使LLMs能够更好地理解和利用语音信息。这种结合方式能够显著提高语音到文本翻译的质量。

关键设计：论文中可能使用了Transformer结构作为模态适配器的基础架构，并采用对比学习或生成对抗网络（GAN）等方法来训练适配器，使其能够更好地对齐语音特征和LLMs的语义空间。损失函数可能包括翻译损失和对齐损失，以确保翻译的准确性和对齐的有效性。具体的参数设置和网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出方法的有效性，表明该方法能够有效地保留输入语音的语义内容，并作为自监督语音模型和指令调优的LLMs之间的有效桥梁。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在摘要中未提及，因此具体实验亮点未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于语音助手、自动字幕生成、实时翻译等领域。通过提升语音到文本翻译的准确性和效率，可以改善人机交互体验，促进跨语言交流，并为听力障碍人士提供更好的辅助工具。未来，该方法有望扩展到更多语音理解任务，例如语音情感识别、语音指令识别等。

📄 摘要（原文）

With the growing influence of Large Language Models (LLMs), there is increasing interest in integrating speech representations with them to enable more seamless multi-modal processing and speech understanding. This study introduces a novel approach that combines self-supervised speech representations with instruction-tuned LLMs for speech-to-text translation. The proposed approach leverages a modality adapter to align extracted speech features with instruction-tuned LLMs using English speech data. Our experiments demonstrate that this method effectively preserves the semantic content of the input speech and serves as an effective bridge between self-supervised speech models and instruction-tuned LLMs, offering a promising approach for various speech understanding applications.