Beyond Words: Multimodal LLM Knows When to Speak

📄 arXiv: 2505.14654v1 📥 PDF

作者: Zikai Liao, Yi Ouyang, Yi-Lun Lee, Chen-Ping Yu, Yi-Hsuan Tsai, Zhaozheng Yin

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-20

备注: Project page: https://github.com/lzk901372/MM-When2Speak

💡 一句话要点

提出MM-When2Speak模型，利用多模态信息提升对话中响应时机预测的准确性。

🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 大型语言模型 对话系统 响应时机预测 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的对话系统在理解何时进行响应方面存在不足，尤其是在需要快速反应的场景下，主要原因是缺乏对多模态信息的利用。
  2. 论文提出MM-When2Speak模型，通过融合视觉、听觉和文本信息，自适应地预测响应时机和类型，从而更自然地进行对话。
  3. 实验结果表明，MM-When2Speak在响应时机预测的准确性方面显著优于现有单模态和基于LLM的基线模型，最高提升达4倍。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型（LLM）的聊天机器人虽然在生成连贯且上下文相关的回复方面表现出色，但它们常常难以理解何时应该发言，尤其是在持续对话中提供简短、及时的反应。这种局限性主要源于它们对文本输入的依赖，缺乏真实世界人类对话中丰富的上下文线索。本文关注响应类型的实时预测，重点是依赖视觉、听觉和文本中细微多模态信号的简短反应性话语。为此，我们构建了一个新的多模态数据集，该数据集来自真实世界的对话视频，包含时间对齐的视觉、听觉和文本流。该数据集能够对二元交互中的响应时序进行细粒度建模。在此数据集的基础上，我们提出了MM-When2Speak，一种基于多模态LLM的模型，它自适应地整合视觉、听觉和文本上下文，以预测何时应该发生响应以及哪种类型的响应是合适的。实验表明，MM-When2Speak显著优于最先进的单模态和基于LLM的基线，在响应时序准确性方面比领先的商业LLM提高了4倍。这些结果强调了多模态输入对于产生及时、自然和引人入胜的对话AI的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决对话系统中响应时机预测不准确的问题。现有方法主要依赖文本信息，忽略了视觉和听觉等模态的信息，导致无法准确捕捉对话中的细微线索，从而影响了对话的自然性和流畅性。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态信息（视觉、听觉和文本）来更准确地预测响应时机。通过融合不同模态的信息，模型可以更好地理解对话的上下文，从而做出更及时、更自然的响应。

技术框架：MM-When2Speak模型采用多模态LLM架构，主要包含以下模块：1) 多模态特征提取模块，用于提取视觉、听觉和文本的特征；2) 特征融合模块，用于将不同模态的特征进行融合；3) 响应时机预测模块，基于融合后的特征预测响应时机和类型。整体流程为：输入多模态数据，经过特征提取和融合后，输入到响应时机预测模块，最终输出响应时机和类型。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个多模态LLM模型，能够自适应地整合视觉、听觉和文本信息，从而更准确地预测响应时机。与现有方法相比，MM-When2Speak能够更好地捕捉对话中的细微线索，从而做出更及时、更自然的响应。

关键设计：论文构建了一个新的多模态数据集，包含时间对齐的视觉、听觉和文本流，用于训练和评估模型。在模型设计方面，采用了Transformer架构，并针对多模态特征融合进行了优化。损失函数方面，采用了交叉熵损失函数，用于训练响应时机预测模块。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MM-When2Speak模型在响应时机预测的准确性方面显著优于现有基线模型，包括单模态模型和基于LLM的模型。实验结果表明，MM-When2Speak在响应时序准确性方面比领先的商业LLM提高了4倍。这些结果充分证明了多模态信息对于提升对话系统性能的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、虚拟助手、人机交互等领域，提升对话系统的自然性和流畅性。通过更准确地预测响应时机，可以使对话系统更像真人，从而提高用户体验和满意度。未来，该技术还可以应用于社交机器人、教育机器人等领域，实现更智能、更自然的交互。

📄 摘要（原文）

While large language model (LLM)-based chatbots have demonstrated strong capabilities in generating coherent and contextually relevant responses, they often struggle with understanding when to speak, particularly in delivering brief, timely reactions during ongoing conversations. This limitation arises largely from their reliance on text input, lacking the rich contextual cues in real-world human dialogue. In this work, we focus on real-time prediction of response types, with an emphasis on short, reactive utterances that depend on subtle, multimodal signals across vision, audio, and text. To support this, we introduce a new multimodal dataset constructed from real-world conversational videos, containing temporally aligned visual, auditory, and textual streams. This dataset enables fine-grained modeling of response timing in dyadic interactions. Building on this dataset, we propose MM-When2Speak, a multimodal LLM-based model that adaptively integrates visual, auditory, and textual context to predict when a response should occur, and what type of response is appropriate. Experiments show that MM-When2Speak significantly outperforms state-of-the-art unimodal and LLM-based baselines, achieving up to a 4x improvement in response timing accuracy over leading commercial LLMs. These results underscore the importance of multimodal inputs for producing timely, natural, and engaging conversational AI.