Audio-visual training for improved grounding in video-text LLMs
作者: Shivprasad Sagare, Hemachandran S, Kinshuk Sarabhai, Prashant Ullegaddi, Rajeshkumar SA
分类: cs.CV, cs.CL, cs.MM
发布日期: 2024-07-21
💡 一句话要点
提出音视频联合训练框架，提升视频文本大模型中的 grounding 性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 音视频融合 视频文本大模型 Grounding 指令调优 多模态学习 音频理解 视频理解
📋 核心要点
- 现有视频文本大模型主要依赖视觉信息，忽略了音频信号，限制了模型对视频内容的全面理解。
- 本文提出一种音视频联合训练框架，显式地利用音频信息来提升视频文本大模型的 grounding 性能。
- 实验结果表明，该方法在 grounding 性能上优于仅使用视觉信息的模型，并发布了一个新的音视频问答数据集。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种能够显式处理音视频输入的模型架构，旨在探索音频信息对视频理解的影响。现有的大部分视频文本模型主要依赖视觉输入，忽略了视频中的音频信号。即使是支持音视频输入的模型，也缺乏在音频数据上的显式训练。为了解决这个问题，本文利用视频指令调优数据集，对模型进行音视频联合训练。实验结果表明，相比于仅使用视觉信息的基线模型和其他音视频模型，本文提出的方法能够显著提升模型响应的 grounding 性能。此外，本文还发布了一个人工标注的基准数据集，其中包含对音频信息敏感的问答对，以促进音视频模型的更好评估。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频文本大模型在处理视频理解任务时，通常只关注视觉信息，忽略了视频中重要的音频信息。即使有些模型支持音视频输入，也缺乏在音频数据上的有效训练，导致模型无法充分利用音频信息来提升视频理解能力。因此，如何有效地利用音频信息来提升视频文本大模型的 grounding 性能是一个关键问题。
核心思路：本文的核心思路是通过音视频联合训练，让模型学习音频信息与视频内容之间的关联，从而提升模型对视频内容的理解和 grounding 能力。通过显式地将音频信息作为输入，并设计合适的训练策略，使模型能够更好地利用音频信息来生成更准确、更相关的响应。
技术框架：该模型架构能够同时处理音频和视觉输入。具体来说，视觉信息通过视觉编码器进行特征提取，音频信息通过音频编码器进行特征提取。然后，将提取到的视觉特征和音频特征进行融合，输入到大型语言模型中进行处理，生成最终的文本响应。整体流程包括：视频输入 -> 视觉编码 -> 音频编码 -> 特征融合 -> 语言模型 -> 文本输出。
关键创新：本文最重要的创新点在于提出了一个音视频联合训练框架，并设计了相应的模型架构，能够显式地利用音频信息来提升视频文本大模型的 grounding 性能。与现有方法相比，该方法更加注重音频信息的作用，并通过音视频联合训练，使模型能够更好地理解视频内容。
关键设计：在训练过程中，使用了视频指令调优数据集，并设计了合适的损失函数，以鼓励模型学习音频信息与视频内容之间的关联。具体来说，可以采用对比学习损失或交叉熵损失等方法，来优化模型的参数。此外，还可以通过调整音频编码器和视觉编码器的结构，以及特征融合的方式，来进一步提升模型的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，本文提出的音视频联合训练方法能够显著提升视频文本大模型的 grounding 性能。与仅使用视觉信息的基线模型相比，该方法在多个评估指标上都取得了明显的提升。此外，本文还发布了一个人工标注的音视频问答数据集，为后续研究提供了有价值的资源。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能视频分析、视频搜索、视频摘要、人机交互等领域。例如，在视频搜索中，可以利用音频信息来更准确地检索包含特定声音事件的视频片段。在人机交互中，可以使机器更好地理解人类的语音指令，从而实现更自然、更智能的交互。
📄 摘要（原文）
Recent advances in multimodal LLMs, have led to several video-text models being proposed for critical video-related tasks. However, most of the previous works support visual input only, essentially muting the audio signal in the video. Few models that support both audio and visual input, are not explicitly trained on audio data. Hence, the effect of audio towards video understanding is largely unexplored. To this end, we propose a model architecture that handles audio-visual inputs explicitly. We train our model with both audio and visual data from a video instruction-tuning dataset. Comparison with vision-only baselines, and other audio-visual models showcase that training on audio data indeed leads to improved grounding of responses. For better evaluation of audio-visual models, we also release a human-annotated benchmark dataset, with audio-aware question-answer pairs.