MMAR: A Challenging Benchmark for Deep Reasoning in Speech, Audio, Music, and Their Mix

📄 arXiv: 2505.13032v1 📥 PDF

作者: Ziyang Ma, Yinghao Ma, Yanqiao Zhu, Chen Yang, Yi-Wen Chao, Ruiyang Xu, Wenxi Chen, Yuanzhe Chen, Zhuo Chen, Jian Cong, Kai Li, Keliang Li, Siyou Li, Xinfeng Li, Xiquan Li, Zheng Lian, Yuzhe Liang, Minghao Liu, Zhikang Niu, Tianrui Wang, Yuping Wang, Yuxuan Wang, Yihao Wu, Guanrou Yang, Jianwei Yu, Ruibin Yuan, Zhisheng Zheng, Ziya Zhou, Haina Zhu, Wei Xue, Emmanouil Benetos, Kai Yu, Eng-Siong Chng, Xie Chen

分类: cs.SD, cs.CL, cs.MM, eess.AS

发布日期: 2025-05-19

备注: Open-source at https://github.com/ddlBoJack/MMAR

💡 一句话要点

提出MMAR：一个用于评估音频-语言模型深度推理能力的挑战性基准

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

关键词: 音频理解 深度推理 音频-语言模型 多模态学习 基准测试 思维链 混合音频 音频语义

📋 核心要点

  1. 现有音频基准测试集通常局限于特定领域，缺乏对混合模态音频场景的深度推理能力评估。
  2. MMAR通过构建包含多学科、多层次推理的音频-问题-答案数据集，旨在全面评估模型的深度推理能力。
  3. 实验结果表明，现有模型在MMAR基准上表现不佳，揭示了模型在音频理解和推理能力方面的局限性。

📝 摘要（中文）

本文介绍MMAR，这是一个新的基准，旨在评估音频-语言模型（ALM）在大量多学科任务中的深度推理能力。MMAR包含1000个精心策划的音频-问题-答案三元组，这些三元组来自真实世界的互联网视频，并通过迭代错误纠正和质量检查进行改进，以确保高质量。与仅限于声音、音乐或语音特定领域的现有基准不同，MMAR将其扩展到广泛的真实世界音频场景，包括声音、音乐和语音的混合模态组合。MMAR中的每个问题都在四个推理层级（信号、感知、语义和文化）上进行分层分类，并在每个层级中添加子类别，以反映任务的多样性和复杂性。为了进一步促进该领域的研究，我们用思维链（CoT）原理来注释每个问题，以促进未来音频推理的进步。基准测试中的每个项目都需要超出表面理解的多步骤深度推理。此外，一部分问题需要研究生级别的感知和领域特定知识，从而提高了基准测试的难度和深度。我们使用广泛的模型（包括大型音频-语言模型（LALM）、大型音频推理模型（LARM）、全能语言模型（OLM）、大型语言模型（LLM）和大型推理模型（LRM），以及音频字幕输入）来评估MMAR。这些模型在MMAR上的表现突出了基准测试的挑战性，我们的分析进一步揭示了当前模型在理解和推理能力方面的关键局限性。我们希望MMAR能够促进未来在这个重要但鲜有探索的领域取得进展。

🔬 方法详解

问题定义：现有音频基准测试集通常只关注单一类型的音频（如语音、音乐或环境声音），缺乏对混合模态音频场景的深度推理能力评估。此外，现有基准测试集的问题设计较为简单，难以考察模型在信号、感知、语义和文化等多个层面的推理能力。因此，需要一个更具挑战性的基准测试集，能够全面评估模型在复杂音频场景下的深度推理能力。

核心思路：MMAR的核心思路是构建一个包含多学科、多层次推理的音频-问题-答案数据集。通过精心设计问题，考察模型在信号处理、感知理解、语义推理和文化认知等多个层面的能力。同时，数据集包含混合模态的音频场景，例如同时包含语音、音乐和环境声音的视频片段，从而更贴近真实世界的应用场景。

技术框架：MMAR数据集的构建流程主要包括以下几个步骤：1) 从互联网视频中收集音频片段；2) 人工设计与音频内容相关的、需要多步骤推理才能回答的问题；3) 对问题进行分层分类，包括信号、感知、语义和文化四个层级，并在每个层级中添加子类别；4) 提供思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理过程的标注，帮助模型学习推理过程；5) 通过迭代错误纠正和质量检查，确保数据集的高质量。

关键创新：MMAR的关键创新在于其问题的设计和分类方式。问题不仅需要对音频信号进行基本的识别和分类，还需要进行更深层次的感知理解、语义推理和文化认知。此外，MMAR还提供了思维链标注，可以帮助模型学习如何进行多步骤推理。与现有基准测试集相比，MMAR更具挑战性和综合性。

关键设计：MMAR数据集包含1000个音频-问题-答案三元组。每个问题都属于四个推理层级（信号、感知、语义和文化）中的一个或多个。信号层级的问题关注音频信号的基本属性，如频率、幅度等；感知层级的问题关注对音频信号的感知理解，如音调、音色等；语义层级的问题关注对音频内容的语义理解，如说话人的意图、音乐的情感等；文化层级的问题关注对音频内容的文化背景的理解，如音乐的流派、说话人的地域等。思维链标注提供了问题解决的中间步骤，帮助模型学习推理过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在MMAR基准测试集上，研究者评估了包括LALM、LARM、OLM、LLM和LRM在内的多种模型。实验结果表明，即使是大型语言模型，在MMAR上的表现也远低于人类水平，突显了MMAR的挑战性。例如，在需要文化背景知识的问题上，模型的准确率普遍较低，表明模型在跨文化理解方面存在不足。

🎯 应用场景

MMAR基准测试集可以用于评估和提升音频-语言模型在各种实际应用中的性能，例如智能语音助手、自动音乐标注、视频内容理解和辅助听力设备等。通过在MMAR上进行训练和评估，可以开发出更智能、更可靠的音频处理系统，从而改善人们的生活质量。

📄 摘要（原文）

We introduce MMAR, a new benchmark designed to evaluate the deep reasoning capabilities of Audio-Language Models (ALMs) across massive multi-disciplinary tasks. MMAR comprises 1,000 meticulously curated audio-question-answer triplets, collected from real-world internet videos and refined through iterative error corrections and quality checks to ensure high quality. Unlike existing benchmarks that are limited to specific domains of sound, music, or speech, MMAR extends them to a broad spectrum of real-world audio scenarios, including mixed-modality combinations of sound, music, and speech. Each question in MMAR is hierarchically categorized across four reasoning layers: Signal, Perception, Semantic, and Cultural, with additional sub-categories within each layer to reflect task diversity and complexity. To further foster research in this area, we annotate every question with a Chain-of-Thought (CoT) rationale to promote future advancements in audio reasoning. Each item in the benchmark demands multi-step deep reasoning beyond surface-level understanding. Moreover, a part of the questions requires graduate-level perceptual and domain-specific knowledge, elevating the benchmark's difficulty and depth. We evaluate MMAR using a broad set of models, including Large Audio-Language Models (LALMs), Large Audio Reasoning Models (LARMs), Omni Language Models (OLMs), Large Language Models (LLMs), and Large Reasoning Models (LRMs), with audio caption inputs. The performance of these models on MMAR highlights the benchmark's challenging nature, and our analysis further reveals critical limitations of understanding and reasoning capabilities among current models. We hope MMAR will serve as a catalyst for future advances in this important but little-explored area.