論文の概要: BAT: Learning to Reason about Spatial Sounds with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01591v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 17:34:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 14:02:44.296761
• Title: BAT: Learning to Reason about Spatial Sounds with Large Language Models
• Title（参考訳）: BAT:大規模言語モデルによる空間音の推論学習
• Authors: Zhisheng Zheng, Puyuan Peng, Ziyang Ma, Xie Chen, Eunsol Choi, David Harwath
• Abstract要約: 本稿では,空間的シーン解析モデルの音知覚能力と大規模言語モデル(LLM)の自然言語推論能力を組み合わせたBATを提案する。 実験では,空間音知覚と推論の両方において,BATの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.48501269805149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spatial sound reasoning is a fundamental human skill, enabling us to navigate and interpret our surroundings based on sound. In this paper we present BAT, which combines the spatial sound perception ability of a binaural acoustic scene analysis model with the natural language reasoning capabilities of a large language model (LLM) to replicate this innate ability. To address the lack of existing datasets of in-the-wild spatial sounds, we synthesized a binaural audio dataset using AudioSet and SoundSpaces 2.0. Next, we developed SpatialSoundQA, a spatial sound-based question-answering dataset, offering a range of QA tasks that train BAT in various aspects of spatial sound perception and reasoning. The acoustic front end encoder of BAT is a novel spatial audio encoder named Spatial Audio Spectrogram Transformer, or Spatial-AST, which by itself achieves strong performance across sound event detection, spatial localization, and distance estimation. By integrating Spatial-AST with LLaMA-2 7B model, BAT transcends standard Sound Event Localization and Detection (SELD) tasks, enabling the model to reason about the relationships between the sounds in its environment. Our experiments demonstrate BAT's superior performance on both spatial sound perception and reasoning, showcasing the immense potential of LLMs in navigating and interpreting complex spatial audio environments.
• Abstract（参考訳）: 空間音の推論は人間の基本的なスキルであり、音に基づいて周囲をナビゲートし解釈することができる。 本稿では,バイノーラル音響シーン解析モデルの空間音知覚能力と大規模言語モデル(LLM)の自然言語推論能力を組み合わせることで,本能力を再現するBATを提案する。 実空間音の既存のデータセットの欠如に対処するため,オーディオセットとサウンドスペース2.0を用いてバイノーラル音声データセットを合成した。 次に,空間音響に基づく質問応答データセットであるSpatialSoundQAを開発し,空間音知覚と推論の様々な側面において,BATを訓練する様々なQAタスクを提供した。 BATの音響フロントエンドエンコーダは、空間音響スペクトログラム変換器(Spatial Audio Spectrogram Transformer、Spatial-AST)と呼ばれる新しい空間オーディオエンコーダであり、音響事象の検出、空間的局所化、距離推定などを通じて高い性能を達成する。 空間ASTをLLaMA-2 7Bモデルと統合することにより、BATは標準的な音事象の局所化と検出(SELD)タスクを超越し、モデルが環境内の音間の関係を推論できるようにする。 本実験は,空間音知覚と推論の両方においてbatの優れた性能を示し,複雑な空間音響環境のナビゲートと解釈におけるllmの可能性を示す。

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