Enhancing Dialogue Annotation with Speaker Characteristics Leveraging a Frozen LLM

📄 arXiv: 2508.04795v2 📥 PDF

作者: Thomas Thebaud, Yen-Ju Lu, Matthew Wiesner, Peter Viechnicki, Najim Dehak

分类: cs.CL, cs.AI, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2025-08-06 (更新: 2025-09-08)

备注: Accepted in the 2025 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop

💡 一句话要点

提出通过冻结LLM增强对话注释以解决说话者特征识别问题

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

关键词: 对话转录 说话者特征 大型语言模型 音频处理 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有对话转录方法在说话者特征识别方面存在不足，缺乏有效的元数据标签添加机制。
  2. 本文提出通过结合冻结的音频基础模型和LLAMA语言模型，推断说话者的年龄、性别和情感等特征。
  3. 实验结果表明，该方法在说话者分析任务上表现出色，且在某些情况下实现了8.8%的等错误率。

📝 摘要（中文）

在对话转录流程中，大型语言模型（LLMs）常用于后处理，以提高语法、标点和可读性。本文探讨了一种补充的后处理步骤：通过添加说话者特征的元数据标签来丰富转录对话。这些标签包括全局和时间变化的特征。我们的方法结合了冻结的音频基础模型（如Whisper或WavLM）和冻结的LLAMA语言模型，以推断这些说话者属性，而无需对任一模型进行特定任务的微调。通过轻量高效的连接器将音频和语言表示桥接，我们在说话者分析任务上实现了竞争性能，同时保持了模块化和速度。此外，我们展示了冻结的LLAMA模型可以直接比较x-vectors，在某些场景下实现了8.8%的等错误率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决对话转录中说话者特征识别不足的问题。现有方法通常只关注文本的可读性，而忽视了说话者的个性化特征，导致信息的缺失。

核心思路：我们提出了一种新颖的方法，通过结合冻结的音频基础模型和LLAMA语言模型，来推断说话者的特征。这种设计避免了对模型进行特定任务的微调，从而提高了效率和灵活性。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：音频特征提取模块和语言特征推断模块。音频模块使用Whisper或WavLM提取音频特征，语言模块则利用冻结的LLAMA模型进行特征推断。二者通过轻量级连接器进行桥接。

关键创新：最重要的创新在于使用冻结的LLM与音频模型的结合，能够在不进行微调的情况下，直接推断说话者的多种特征。这与现有方法的本质区别在于其模块化和高效性。

关键设计：在参数设置上，我们选择了适合的音频特征维度和语言模型的输入格式。损失函数设计上，采用了适合多标签分类的损失函数，以确保模型能够准确推断各类说话者特征。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用冻结的LLAMA模型直接比较x-vectors时，在某些场景下实现了8.8%的等错误率，表现优于传统方法。这一结果表明了我们方法在说话者特征识别任务中的有效性和竞争力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、语音助手和社交媒体分析等。通过增强对话注释，能够提供更丰富的用户体验和个性化服务，未来可能在情感计算和人机交互中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

In dialogue transcription pipelines, Large Language Models (LLMs) are frequently employed in post-processing to improve grammar, punctuation, and readability. We explore a complementary post-processing step: enriching transcribed dialogues by adding metadata tags for speaker characteristics such as age, gender, and emotion. Some of the tags are global to the entire dialogue, while some are time-variant. Our approach couples frozen audio foundation models, such as Whisper or WavLM, with a frozen LLAMA language model to infer these speaker attributes, without requiring task-specific fine-tuning of either model. Using lightweight, efficient connectors to bridge audio and language representations, we achieve competitive performance on speaker profiling tasks while preserving modularity and speed. Additionally, we demonstrate that a frozen LLAMA model can compare x-vectors directly, achieving an Equal Error Rate of 8.8% in some scenarios.