The Curious Case of Visual Grounding: Different Effects for Speech- and Text-based Language Encoders

📄 arXiv: 2509.15837v1 📥 PDF

作者: Adrian Sauter, Willem Zuidema, Marianne de Heer Kloots

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-19

备注: 5 pages, 3 figures, Submitted to ICASSP 2026

💡 一句话要点

研究视觉信息融入对语音和文本语言编码器内部表征的影响

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

关键词: 视觉基础 语音编码器 文本编码器 多模态学习 表征学习

📋 核心要点

  1. 现有语音和文本模型在融入视觉信息时，其内部表征受到的影响机制尚不明确，存在提升空间。
  2. 通过对比语音和文本编码器在视觉信息融入后的表征变化，揭示视觉基础对二者影响的差异。
  3. 实验表明视觉基础增强了语音和文本表征的一致性，但对语音模型的语义区分度提升有限。

📝 摘要（中文）

本文研究了训练中包含的视觉信息如何影响基于音频和文本的深度学习模型中的语言处理。我们探索了这种视觉基础如何影响模型内部的词语表征，并发现语音和文本语言编码器存在显著不同的影响。首先，全局表征比较表明，视觉基础增加了口语和书面语言表征之间的一致性，但这种效果似乎主要由词语身份编码的增强驱动，而非语义。然后，我们应用有针对性的聚类分析来探究模型表征中的语音与语义可区分性。语音表征在视觉基础下仍然以语音为主导，但与文本表征相反，视觉基础并没有提高语义可区分性。我们的发现可以为开发更有效的方法以利用视觉信息丰富语音模型语义提供有益的指导。

🔬 方法详解

问题定义：现有语音和文本语言模型在处理多模态信息时，如何有效地利用视觉信息来提升其语言理解能力是一个关键问题。特别是在语音模型中，如何将视觉信息融入到语音表征中，使其能够更好地捕捉语义信息，仍然是一个挑战。现有的方法可能无法充分利用视觉信息，或者在融入视觉信息后，模型的性能提升有限。

核心思路：本文的核心思路是通过对比研究视觉信息融入对语音和文本语言编码器的影响，来揭示视觉基础对二者内部表征的影响差异。通过分析模型内部表征的变化，可以了解视觉信息是如何被编码和利用的，从而为开发更有效的视觉信息融入方法提供指导。

技术框架：本文采用的整体框架包括以下几个步骤：1) 构建基于语音和文本的语言编码器；2) 在包含视觉信息的训练数据上训练这些编码器；3) 对比分析视觉信息融入前后，语音和文本编码器内部表征的变化；4) 使用聚类分析等方法，探究模型表征中的语音和语义可区分性。

关键创新：本文的关键创新在于发现了视觉基础对语音和文本语言编码器产生不同的影响。具体来说，视觉基础增强了语音和文本表征的一致性，但对语音模型的语义区分度提升有限。这一发现挑战了以往认为视觉信息可以同等程度地提升语音和文本模型性能的观点。

关键设计：本文的关键设计包括：1) 使用全局表征比较来衡量语音和文本表征之间的一致性；2) 使用有针对性的聚类分析来探究模型表征中的语音和语义可区分性；3) 对比分析视觉信息融入前后，模型表征的变化，从而揭示视觉基础的影响。

📊 实验亮点

实验结果表明，视觉基础增加了口语和书面语言表征之间的一致性，但主要由词语身份编码的增强驱动，而非语义。此外，语音表征在视觉基础下仍然以语音为主导，与文本表征不同，视觉基础并没有显著提高语音模型的语义可区分性。这些发现为改进语音模型的视觉信息融入方法提供了重要依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于语音识别、语音合成、跨模态信息检索等领域。通过更有效地利用视觉信息，可以提升语音模型的语义理解能力，从而改善语音识别的准确率和语音合成的自然度。此外，该研究还可以为开发更智能的人机交互系统提供理论基础。

📄 摘要（原文）

How does visual information included in training affect language processing in audio- and text-based deep learning models? We explore how such visual grounding affects model-internal representations of words, and find substantially different effects in speech- vs. text-based language encoders. Firstly, global representational comparisons reveal that visual grounding increases alignment between representations of spoken and written language, but this effect seems mainly driven by enhanced encoding of word identity rather than meaning. We then apply targeted clustering analyses to probe for phonetic vs. semantic discriminability in model representations. Speech-based representations remain phonetically dominated with visual grounding, but in contrast to text-based representations, visual grounding does not improve semantic discriminability. Our findings could usefully inform the development of more efficient methods to enrich speech-based models with visually-informed semantics.