Beyond Modality Limitations: A Unified MLLM Approach to Automated Speaking Assessment with Effective Curriculum Learning

📄 arXiv: 2508.12591v1 📥 PDF

作者: Yu-Hsuan Fang, Tien-Hong Lo, Yao-Ting Sung, Berlin Chen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.SD

发布日期: 2025-08-18

备注: Accepted at IEEE ASRU 2025

💡 一句话要点

提出统一的多模态大语言模型以解决自动口语评估中的模态限制问题

🎯 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: 自动口语评估 多模态大语言模型 课程学习 语音建模 跨模态融合

📋 核心要点

  1. 现有的自动口语评估系统在模态上存在局限，文本和音频信息的缺失导致评估效果不佳。
  2. 论文提出了一种新的训练策略SFMT，强调在跨模态融合之前优先建立语音建模基础，以应对评估中的挑战。
  3. 实验结果显示，MLLM系统的整体评估性能显著提升，PCC值从0.783提高至0.846，交付方面的准确率提升达4%。

📝 摘要（中文）

传统的自动口语评估（ASA）系统存在固有的模态限制：基于文本的方法缺乏声学信息，而基于音频的方法则缺少语义上下文。多模态大语言模型（MLLM）通过在统一框架内同时处理音频和文本，为全面的ASA提供了前所未有的机会。本文首次系统研究了MLLM在全面ASA中的应用，展示了其在内容和语言使用方面的优越性能。然而，在交付方面的评估揭示了独特的挑战，认为需要专门的训练策略。因此，我们提出了以语音为先的多模态训练（SFMT），利用课程学习原则在跨模态协同融合之前建立更稳健的语音建模基础。实验结果表明，基于MLLM的系统可以将整体评估性能从PCC值0.783提升至0.846，尤其是在交付方面，SFMT相较于传统训练方法实现了4%的绝对准确率提升，为ASA开辟了新途径。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统自动口语评估系统在模态上的局限性，现有方法无法同时有效利用文本和音频信息，导致评估结果不够全面和准确。

核心思路：论文提出的核心思路是通过多模态大语言模型（MLLM）来整合音频和文本信息，并引入以语音为先的多模态训练（SFMT）策略，以强化语音建模的基础。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先是通过SFMT进行语音建模，然后进行跨模态的协同融合。该框架能够有效整合不同模态的信息，提高评估的全面性。

关键创新：最重要的技术创新在于首次系统性地应用MLLM于自动口语评估，并提出SFMT策略，显著提升了交付方面的评估效果，与传统方法相比具有本质的区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数和参数设置，以优化语音建模的效果，并确保在跨模态融合时保持信息的完整性和准确性。具体的网络结构和训练细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于MLLM的自动口语评估系统在整体评估性能上取得了显著提升，PCC值从0.783提高至0.846，特别是在交付方面，SFMT方法实现了4%的绝对准确率提升，显示出其优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、语言学习和评估系统等，能够为自动口语评估提供更全面的解决方案，提升学习者的语言能力评估效果。未来，该方法可能在多模态学习和智能教育领域产生深远影响，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Traditional Automated Speaking Assessment (ASA) systems exhibit inherent modality limitations: text-based approaches lack acoustic information while audio-based methods miss semantic context. Multimodal Large Language Models (MLLM) offer unprecedented opportunities for comprehensive ASA by simultaneously processing audio and text within unified frameworks. This paper presents a very first systematic study of MLLM for comprehensive ASA, demonstrating the superior performance of MLLM across the aspects of content and language use . However, assessment on the delivery aspect reveals unique challenges, which is deemed to require specialized training strategies. We thus propose Speech-First Multimodal Training (SFMT), leveraging a curriculum learning principle to establish more robust modeling foundations of speech before cross-modal synergetic fusion. A series of experiments on a benchmark dataset show MLLM-based systems can elevate the holistic assessment performance from a PCC value of 0.783 to 0.846. In particular, SFMT excels in the evaluation of the delivery aspect, achieving an absolute accuracy improvement of 4% over conventional training approaches, which also paves a new avenue for ASA.