Bagpiper: Solving Open-Ended Audio Tasks via Rich Captions

📄 arXiv: 2602.05220v1 📥 PDF

作者: Jinchuan Tian, Haoran Wang, Bo-Hao Su, Chien-yu Huang, Qingzheng Wang, Jiatong Shi, William Chen, Xun Gong, Siddhant Arora, Chin-Jou Li, Masao Someki, Takashi Maekaku, Yusuke Shinohara, Jin Sakuma, Chao-Han Huck Yang, Shinji Watanabe

分类: cs.CL, cs.SD

发布日期: 2026-02-05

💡 一句话要点

Bagpiper：通过富文本描述解决开放域音频任务的80亿参数音频基础模型

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

关键词: 音频基础模型 富文本描述 音频理解 音频生成 预训练 Transformer 开放域音频任务

📋 核心要点

  1. 现有音频模型依赖于任务特定的监督，缺乏对音频整体信息的理解和处理能力。
  2. Bagpiper通过富文本描述连接原始音频和高级认知概念，实现音频的整体理解和生成。
  3. 实验表明，Bagpiper在音频理解和生成任务上均超越现有模型，实现统一的音频处理。

📝 摘要（中文）

当前音频基础模型通常依赖于严格的、特定于任务的监督，仅关注音频的孤立因素，而非整体理解。为了模拟人类对音频的整体认知能力，本文提出了Bagpiper，一个80亿参数的音频基础模型，它通过富文本描述来理解音频。这些富文本描述包含了信号中固有的关键认知概念，例如转录和音频事件。Bagpiper在大规模的6000亿token语料库上进行预训练，从而在原始音频和高级概念空间之间建立鲁棒的双向映射。在微调阶段，Bagpiper采用“描述-处理”的工作流程，模拟中间认知推理步骤，从而在没有特定任务先验知识的情况下解决各种任务。实验结果表明，Bagpiper在音频理解方面优于Qwen-2.5-Omni（在MMAU和AIRBench上），并且在生成质量方面超越了CosyVoice3和TangoFlux，能够合成语音、音乐和声音效果的任意组合。据我们所知，Bagpiper是首批实现通用音频统一理解和生成的工作之一。

🔬 方法详解

问题定义：现有音频基础模型通常针对特定任务进行训练，缺乏对音频信号的整体理解能力，无法像人类一样将物理信号与抽象认知概念联系起来，从而难以完成复杂的开放域音频任务。现有方法通常依赖于任务特定的标注数据，泛化能力有限。

核心思路：Bagpiper的核心思路是通过富文本描述（Rich Captions）来桥接原始音频信号和高级认知概念。这些富文本描述包含了音频信号的关键信息，例如转录、音频事件等。通过预训练，模型学习音频和文本描述之间的双向映射，从而实现对音频的整体理解。在下游任务中，模型首先生成音频的文本描述，然后基于描述进行处理，模拟人类的认知推理过程。

技术框架：Bagpiper的整体框架包含预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，模型在大规模的音频-文本对数据集上进行训练，学习音频和文本之间的映射关系。在微调阶段，模型采用“描述-处理”的工作流程，首先根据输入的音频生成文本描述，然后基于描述执行特定的任务。模型架构基于Transformer，包含音频编码器、文本编码器和文本解码器三个主要模块。

关键创新：Bagpiper的关键创新在于使用富文本描述作为音频理解的中间表示。这种方法使得模型能够学习到音频信号的更高级别的语义信息，从而实现对音频的整体理解。与传统的端到端模型相比，Bagpiper的“描述-处理”工作流程更接近人类的认知过程，具有更好的泛化能力。

关键设计：Bagpiper使用了80亿参数的Transformer模型，并在6000亿token的音频-文本对数据集上进行了预训练。在预训练阶段，模型采用了对比学习和生成学习相结合的训练策略。在微调阶段，模型使用了交叉熵损失函数进行优化。音频编码器使用了基于卷积神经网络的特征提取器，文本编码器和解码器使用了标准的Transformer结构。

📊 实验亮点

Bagpiper在MMAU和AIRBench音频理解基准测试中超越了Qwen-2.5-Omni，并在音频生成质量方面优于CosyVoice3和TangoFlux。它能够合成语音、音乐和声音效果的任意组合，展示了其强大的音频理解和生成能力。这些实验结果表明，Bagpiper在通用音频处理方面取得了显著的进展。

🎯 应用场景

Bagpiper具有广泛的应用前景，包括智能语音助手、音频内容创作、音频事件检测、语音识别、音乐生成等领域。它可以用于开发更智能、更自然的语音交互系统，以及更高效、更便捷的音频编辑工具。此外，Bagpiper还可以用于分析和理解各种类型的音频数据，例如环境声音、医疗录音等，从而为科学研究和社会服务提供支持。

📄 摘要（原文）

Current audio foundation models typically rely on rigid, task-specific supervision, addressing isolated factors of audio rather than the whole. In contrast, human intelligence processes audio holistically, seamlessly bridging physical signals with abstract cognitive concepts to execute complex tasks. Grounded in this philosophy, we introduce Bagpiper, an 8B audio foundation model that interprets physical audio via rich captions, i.e., comprehensive natural language descriptions that encapsulate the critical cognitive concepts inherent in the signal (e.g., transcription, audio events). By pre-training on a massive corpus of 600B tokens, the model establishes a robust bidirectional mapping between raw audio and this high-level conceptual space. During fine-tuning, Bagpiper adopts a caption-then-process workflow, simulating an intermediate cognitive reasoning step to solve diverse tasks without task-specific priors. Experimentally, Bagpiper outperforms Qwen-2.5-Omni on MMAU and AIRBench for audio understanding and surpasses CosyVoice3 and TangoFlux in generation quality, capable of synthesizing arbitrary compositions of speech, music, and sound effects. To the best of our knowledge, Bagpiper is among the first works that achieve unified understanding generation for general audio. Model, data, and code are available at Bagpiper Home Page.