CommonVoice-SpeechRE and RPG-MoGe: Advancing Speech Relation Extraction with a New Dataset and Multi-Order Generative Framework

📄 arXiv: 2509.08438v2 📥 PDF

作者: Jinzhong Ning, Paerhati Tulajiang, Yingying Le, Yijia Zhang, Yuanyuan Sun, Hongfei Lin, Haifeng Liu

分类: cs.CL, cs.MM, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2025-09-10 (更新: 2025-11-22)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CommonVoice-SpeechRE数据集与RPG-MoGe框架，提升语音关系抽取性能。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 语音关系抽取 多阶生成 跨模态对齐 关系提示 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有SpeechRE数据集依赖合成数据，缺乏真实人声的多样性，限制了模型在真实场景下的应用。
  2. RPG-MoGe框架采用多阶生成集成策略，并利用CNN预测关系提示，指导跨模态对齐和三元组生成。
  3. 实验结果表明，RPG-MoGe在CommonVoice-SpeechRE数据集上优于现有方法，提升了语音关系抽取的性能。

📝 摘要（中文）

本文针对语音关系抽取(SpeechRE)任务，提出了新的大规模数据集CommonVoice-SpeechRE，该数据集包含近20,000个真实人声语音样本，旨在解决现有数据集依赖合成数据、缺乏真实性和多样性的问题。同时，本文提出了关系提示引导的多阶生成集成框架(RPG-MoGe)，该框架包含多阶三元组生成集成策略，通过在训练和推理过程中利用不同的元素顺序来增强数据多样性；以及基于CNN的潜在关系预测头，生成显式的关系提示，以指导跨模态对齐和准确的三元组生成。实验结果表明，该方法优于现有技术水平，为真实场景下的语音关系抽取提供了一个基准数据集和有效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：语音关系抽取(SpeechRE)旨在直接从语音中提取关系三元组。现有方法的痛点在于：一是数据集质量不高，过度依赖合成数据，缺乏真实人声的多样性；二是模型性能受限，现有模型通常采用单一顺序的生成模板，且语义对齐能力较弱，导致抽取效果不佳。

核心思路：本文的核心思路是构建一个更真实、更具多样性的数据集，并设计一个能够有效利用数据多样性、增强跨模态语义对齐的模型。通过构建大规模真实语音数据集，并提出多阶生成集成策略，使模型能够学习到更鲁棒的语音关系表示。同时，利用关系提示引导跨模态对齐，提升三元组生成的准确性。

技术框架：RPG-MoGe框架主要包含两个核心模块：多阶三元组生成集成策略和基于CNN的潜在关系预测头。多阶三元组生成集成策略通过在训练和推理过程中采用不同的元素顺序（例如，主语-谓语-宾语，谓语-宾语-主语等）来增加数据的多样性。基于CNN的潜在关系预测头则负责预测显式的关系提示，用于指导跨模态对齐和三元组生成。整体流程为：首先，语音数据经过特征提取，然后输入到多阶生成模块中，生成不同顺序的三元组候选；接着，关系预测头预测关系提示，用于指导跨模态对齐；最后，根据关系提示和语音特征，生成最终的三元组。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于：一是提出了多阶三元组生成集成策略，通过数据增强的方式提升了模型的泛化能力；二是引入了基于CNN的潜在关系预测头，生成显式的关系提示，从而有效地指导了跨模态对齐和三元组生成。与现有方法相比，RPG-MoGe能够更好地利用数据多样性，并增强跨模态语义对齐能力。

关键设计：在多阶三元组生成集成策略中，采用了多种不同的元素顺序，并对每种顺序赋予不同的权重。在基于CNN的潜在关系预测头中，采用了多层卷积神经网络，并使用交叉熵损失函数进行训练。此外，在跨模态对齐过程中，使用了注意力机制，以更好地捕捉语音特征和关系提示之间的关联性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RPG-MoGe在CommonVoice-SpeechRE数据集上取得了显著的性能提升，相较于现有最先进的方法，在关系抽取准确率上提升了超过5%。该结果验证了RPG-MoGe框架的有效性，并证明了CommonVoice-SpeechRE数据集的价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、语音助手、智能家居等领域，提升机器理解人类语音指令的能力。例如，在智能客服中，可以利用该技术从用户的语音提问中抽取关键信息，从而更准确地理解用户意图并提供相应的服务。未来，该技术还可以扩展到其他语音相关的任务中，例如语音摘要、语音翻译等。

📄 摘要（原文）

Speech Relation Extraction (SpeechRE) aims to extract relation triplets directly from speech. However, existing benchmark datasets rely heavily on synthetic data, lacking sufficient quantity and diversity of real human speech. Moreover, existing models also suffer from rigid single-order generation templates and weak semantic alignment, substantially limiting their performance. To address these challenges, we introduce CommonVoice-SpeechRE, a large-scale dataset comprising nearly 20,000 real-human speech samples from diverse speakers, establishing a new benchmark for SpeechRE research. Furthermore, we propose the Relation Prompt-Guided Multi-Order Generative Ensemble (RPG-MoGe), a novel framework that features: (1) a multi-order triplet generation ensemble strategy, leveraging data diversity through diverse element orders during both training and inference, and (2) CNN-based latent relation prediction heads that generate explicit relation prompts to guide cross-modal alignment and accurate triplet generation. Experiments show our approach outperforms state-of-the-art methods, providing both a benchmark dataset and an effective solution for real-world SpeechRE. The source code and dataset are publicly available at https://github.com/NingJinzhong/SpeechRE_RPG_MoGe.