論文の概要: video-SALMONN: Speech-Enhanced Audio-Visual Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15704v1
• Date: Sat, 22 Jun 2024 01:36:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 21:04:37.141301
• Title: video-SALMONN: Speech-Enhanced Audio-Visual Large Language Models
• Title（参考訳）: video-SALMONN:音声強調型音声視覚大言語モデル
• Authors: Guangzhi Sun, Wenyi Yu, Changli Tang, Xianzhao Chen, Tian Tan, Wei Li, Lu Lu, Zejun Ma, Yuxuan Wang, Chao Zhang,
• Abstract要約: Video-SALMONNは、視覚的なフレームシーケンス、オーディオイベント、音楽だけでなく、音声も理解できる。 Video-SALMONNは、他のav-LLMでは前例のないタスクに対して、驚くべきビデオ理解と推論能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.54879344983513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Speech understanding as an element of the more generic video understanding using audio-visual large language models (av-LLMs) is a crucial yet understudied aspect. This paper proposes video-SALMONN, a single end-to-end av-LLM for video processing, which can understand not only visual frame sequences, audio events and music, but speech as well. To obtain fine-grained temporal information required by speech understanding, while keeping efficient for other video elements, this paper proposes a novel multi-resolution causal Q-Former (MRC Q-Former) structure to connect pre-trained audio-visual encoders and the backbone large language model. Moreover, dedicated training approaches including the diversity loss and the unpaired audio-visual mixed training scheme are proposed to avoid frames or modality dominance. On the introduced speech-audio-visual evaluation benchmark, video-SALMONN achieves more than 25\% absolute accuracy improvements on the video-QA task and over 30\% absolute accuracy improvements on audio-visual QA tasks with human speech. In addition, video-SALMONN demonstrates remarkable video comprehension and reasoning abilities on tasks that are unprecedented by other av-LLMs. Our training code and model checkpoints are available at \texttt{\url{https://github.com/bytedance/SALMONN/}}.
• Abstract（参考訳）: 音声-視覚的大言語モデル(av-LLM)を用いたより汎用的なビデオ理解の要素としての音声理解は、重要で未検討の側面である。 本稿では,ビデオ処理のための一対一のav-LLMであるVideo-SALMONNを提案する。 本稿では,他のビデオ要素に対して効率を保ちながら,音声理解に必要な微細な時間情報を得るために,事前学習した音声視覚エンコーダとバックボーン大言語モデルとを接続する,新しいマルチレゾリューション因果Q-Former(MRC Q-Former)構造を提案する。 さらに、フレームやモダリティの優位性を回避するため、多様性の喪失や、聴覚と視覚の混在を考慮しない訓練手法を含む専用トレーニング手法を提案する。 The introduced speech-audio-visual evaluation benchmark, video-SALMONN has achieved more more more more exact accuracy on the video-QA task and more 30\% out above audio-visual QA task with human speech。 さらに、ビデオSALMONNは、他のav-LLMでは前例のないタスクに対して、驚くべきビデオ理解と推論能力を示す。 トレーニングコードとモデルチェックポイントは、 \texttt{\url{https://github.com/bytedance/SALMONN/}}で利用可能です。

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