HapticLLaMA: A Multimodal Sensory Language Model for Haptic Captioning

📄 arXiv: 2508.06475v1 📥 PDF

作者: Guimin Hu, Daniel Hershcovich, Hasti Seifi

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-08

💡 一句话要点

提出HapticLLaMA以解决触觉信号描述生成问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 触觉描述生成 多模态感知 自然语言处理 虚拟现实 人类反馈强化学习

📋 核心要点

  1. 现有的多模态研究主要集中在视觉和音频，触觉信号的研究相对较少，导致触觉描述生成任务的探索不足。
  2. 本文提出HapticLLaMA模型，通过将触觉信号转换为自然语言描述，填补了触觉信号处理的研究空白。
  3. HapticLLaMA在自动化n-gram指标和人工评估中表现出色，METEOR得分为59.98，BLEU-4得分为32.06，显示出良好的生成能力。

📝 摘要（中文）

触觉描述生成是从触觉信号（如振动）生成自然语言描述的任务，应用于虚拟现实、无障碍和康复等领域。尽管以往的多模态研究主要集中在视觉和音频上，但触觉信号仍未得到充分探索。为填补这一空白，本文正式定义了触觉描述生成任务，并提出了HapticLLaMA，一个多模态感知语言模型，能够将振动信号解释为特定感知、情感或联想类别的描述。我们研究了两种触觉标记器，分别是基于频率的标记器和基于EnCodec的标记器，将触觉信号转换为离散单位序列，从而与LLaMA模型集成。HapticLLaMA经过两阶段训练，表现出强大的触觉振动信号解释能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决触觉信号生成自然语言描述的任务，现有方法在触觉信号处理上存在不足，缺乏有效的模型来解释和生成触觉描述。

核心思路：HapticLLaMA通过将触觉信号转化为离散单位序列，并利用LLaMA架构进行训练，旨在提高触觉信号的理解和描述能力。

技术框架：HapticLLaMA的训练分为两个阶段：第一阶段是使用LoRA适应的LLaMA架构进行监督微调，第二阶段是通过人类反馈的强化学习进行微调。

关键创新：本研究的创新点在于引入了两种触觉标记器，分别是基于频率的标记器和EnCodec标记器，能够有效地将触觉信号转换为可处理的序列，显著提升了模型的性能。

关键设计：在模型设计中，采用了LoRA适应技术以减少训练参数，并通过强化学习优化生成的描述，使其更符合人类的触觉感知。

📊 实验亮点

HapticLLaMA在触觉描述生成任务中表现优异，METEOR得分达到59.98，BLEU-4得分为32.06，超过61%的生成描述在7分制中获得了3.5以上的评分。此外，通过强化学习微调，整体评分分布提升了10%，显示出与人类触觉感知的更强一致性。

🎯 应用场景

HapticLLaMA的研究成果在虚拟现实、无障碍技术和康复等领域具有广泛的应用潜力。通过将触觉信号转化为自然语言描述，该模型可以帮助用户更好地理解和体验触觉信息，提升交互体验，尤其是在视觉或听觉受限的环境中。未来，该技术有望推动触觉反馈系统的发展，增强人机交互的自然性和有效性。

📄 摘要（原文）

Haptic captioning is the task of generating natural language descriptions from haptic signals, such as vibrations, for use in virtual reality, accessibility, and rehabilitation applications. While previous multimodal research has focused primarily on vision and audio, haptic signals for the sense of touch remain underexplored. To address this gap, we formalize the haptic captioning task and propose HapticLLaMA, a multimodal sensory language model that interprets vibration signals into descriptions in a given sensory, emotional, or associative category. We investigate two types of haptic tokenizers, a frequency-based tokenizer and an EnCodec-based tokenizer, that convert haptic signals into sequences of discrete units, enabling their integration with the LLaMA model. HapticLLaMA is trained in two stages: (1) supervised fine-tuning using the LLaMA architecture with LoRA-based adaptation, and (2) fine-tuning via reinforcement learning from human feedback (RLHF). We assess HapticLLaMA's captioning performance using both automated n-gram metrics and human evaluation. HapticLLaMA demonstrates strong capability in interpreting haptic vibration signals, achieving a METEOR score of 59.98 and a BLEU-4 score of 32.06 respectively. Additionally, over 61% of the generated captions received human ratings above 3.5 on a 7-point scale, with RLHF yielding a 10% improvement in the overall rating distribution, indicating stronger alignment with human haptic perception. These findings highlight the potential of large language models to process and adapt to sensory data.