Do Audio-Language Models Understand Linguistic Variations?

📄 arXiv: 2410.16505v2 📥 PDF

作者: Ramaneswaran Selvakumar, Sonal Kumar, Hemant Kumar Giri, Nishit Anand, Ashish Seth, Sreyan Ghosh, Dinesh Manocha

分类: cs.SD, cs.LG, eess.AS

发布日期: 2024-10-21 (更新: 2025-02-20)

备注: Accepted to NAACL 2025

💡 一句话要点

提出RobustCLAP，增强音频语言模型对文本查询中语言变体的泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 音频语言模型 对比学习 多视角学习 语言变体 鲁棒性 音频检索 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有音频语言模型在处理文本查询的语言变体时，泛化能力不足，影响检索性能。
  2. RobustCLAP通过多视角对比学习，将释义视为同一音频场景的不同视角，学习对语言变体不敏感的表示。
  3. 实验结果表明，RobustCLAP在多个基准测试中显著提升了文本到音频的检索性能，并增强了鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文首次通过受控实验，在多个基准测试中揭示了现有开放词汇音频语言模型（ALM），如对比语言音频预训练（CLAP），在文本查询中对语言变体进行泛化时面临的挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖且计算高效的技术RobustCLAP，用于学习对语言变体不敏感的音频语言表示。具体来说，我们通过引入多视角对比学习目标，重新构建了CLAP架构中使用的对比损失，其中释义被视为同一音频场景的不同视角，并将其用于训练。我们提出的方法在基准测试中将CLAP的文本到音频检索性能提高了0.8%-13%，并增强了对语言变体的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有音频语言模型（ALM），如CLAP，在处理自然语言查询时，对语言变体（例如同义词、不同的句子结构）的泛化能力较差。这意味着即使是表达相同含义的不同文本查询，也可能导致检索结果的显著差异。这种对语言变体的敏感性限制了ALM在实际应用中的可靠性和可用性。

核心思路：RobustCLAP的核心思路是通过多视角对比学习，使模型能够将不同的语言变体视为同一音频场景的不同表达方式。通过这种方式，模型可以学习到对语言变体不敏感的音频-文本联合表示，从而提高检索的鲁棒性。

技术框架：RobustCLAP沿用了CLAP的整体架构，主要包括音频编码器和文本编码器。关键的改进在于对比损失函数的重新设计。在训练过程中，对于每个音频样本，会使用多个不同的文本释义作为正样本。这些释义通过文本编码器得到不同的文本表示，然后与音频编码器得到的音频表示进行对比学习。

关键创新：RobustCLAP的关键创新在于引入了多视角对比学习目标。传统的对比学习通常只使用一个正样本，而RobustCLAP则使用多个释义作为正样本，从而迫使模型学习到对语言变体不敏感的表示。这种多视角对比学习方法能够有效地提高模型的泛化能力和鲁棒性。

关键设计：RobustCLAP使用InfoNCE损失函数进行多视角对比学习。对于每个音频样本，损失函数会计算其与所有正样本（释义）之间的相似度，并将其与所有负样本（其他音频样本的释义）之间的相似度进行对比。通过最小化InfoNCE损失，模型可以学习到将同一音频场景的不同释义映射到相似的表示空间中，从而提高对语言变体的鲁棒性。具体的参数设置和网络结构与原始CLAP保持一致，以保证计算效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RobustCLAP在多个基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在文本到音频检索任务中，RobustCLAP相比原始CLAP，性能提升了0.8%-13%。实验结果表明，RobustCLAP能够有效地提高模型对语言变体的鲁棒性，并且在各种音频检索任务中都具有良好的泛化能力。这些结果验证了RobustCLAP的有效性和实用性。

🎯 应用场景

RobustCLAP可应用于各种音频检索和分类任务，例如音乐检索、语音识别、环境声音识别等。通过提高对语言变体的鲁棒性，RobustCLAP可以提升用户体验，使得用户可以使用更自然、更灵活的语言进行查询。此外，该技术还可以应用于跨语言音频检索，通过学习对不同语言的语义不变表示，实现跨语言的音频内容检索。

📄 摘要（原文）

Open-vocabulary audio language models (ALMs), like Contrastive Language Audio Pretraining (CLAP), represent a promising new paradigm for audio-text retrieval using natural language queries. In this paper, for the first time, we perform controlled experiments on various benchmarks to show that existing ALMs struggle to generalize to linguistic variations in textual queries. To address this issue, we propose RobustCLAP, a novel and compute-efficient technique to learn audio-language representations agnostic to linguistic variations. Specifically, we reformulate the contrastive loss used in CLAP architectures by introducing a multi-view contrastive learning objective, where paraphrases are treated as different views of the same audio scene and use this for training. Our proposed approach improves the text-to-audio retrieval performance of CLAP by 0.8%-13% across benchmarks and enhances robustness to linguistic variation.