論文の概要: Audio Captioning RAG via Generative Pair-to-Pair Retrieval with Refined Knowledge Base

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10913v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 00:34:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:26:59.122885
• Title: Audio Captioning RAG via Generative Pair-to-Pair Retrieval with Refined Knowledge Base
• Title（参考訳）: 改良知識ベースを用いたペア対ペア検索による音声キャプションRAG
• Authors: Choi Changin, Lim Sungjun, Rhee Wonjong,
• Abstract要約: Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、知識ベースから音声テキストペアを検索し、クエリオーディオで拡張し、正確なテキスト応答を生成する。 生成したキャプションをテキストクエリとして使用して,関連する音声テキストペアを正確に検索する生成ペア対検索を提案する。 提案手法は,AudioCaps,Clotho,Auto-ACDといったベンチマークの最先端結果を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recent advances in audio understanding tasks leverage the reasoning capabilities of LLMs. However, adapting LLMs to learn audio concepts requires massive training data and substantial computational resources. To address these challenges, Retrieval-Augmented Generation (RAG) retrieves audio-text pairs from a knowledge base (KB) and augments them with query audio to generate accurate textual responses. In RAG, the relevance of the retrieved information plays a crucial role in effectively processing the input. In this paper, we analyze how different retrieval methods and knowledge bases impact the relevance of audio-text pairs and the performance of audio captioning with RAG. We propose generative pair-to-pair retrieval, which uses the generated caption as a text query to accurately find relevant audio-text pairs to the query audio, thereby improving the relevance and accuracy of retrieved information. Additionally, we refine the large-scale knowledge base to retain only audio-text pairs that align with the contextualized intents. Our approach achieves state-of-the-art results on benchmarks including AudioCaps, Clotho, and Auto-ACD, with detailed ablation studies validating the effectiveness of our retrieval and KB construction methods.
• Abstract（参考訳）: 音声理解タスクの最近の進歩は、LLMの推論能力を活用している。 しかし、LLMをオーディオ概念の学習に適用するには、膨大なトレーニングデータとかなりの計算資源が必要である。 これらの課題に対処するため、Retrieval-Augmented Generation (RAG)は知識ベース(KB)からオーディオテキストペアを取得し、クエリオーディオで拡張して正確なテキスト応答を生成する。 RAGでは、検索された情報の関連性は、入力を効果的に処理する上で重要な役割を果たす。 本稿では,検索手法と知識ベースの違いが音声テキストペアの関連性とRAGによる音声キャプションの性能に与える影響を解析する。 生成したキャプションをテキストクエリとして使用して、クエリ音声に関連のある音声テキストペアを正確に見つけることにより、検索した情報の関連性と精度を向上させる。 さらに、大規模知識基盤を改良し、文脈化された意図に適合する音声テキストペアのみを保持する。 提案手法は,AudioCaps,Clotho,Auto-ACDなどのベンチマークを用いて,検索手法とKB構築手法の有効性を検証したアブレーション実験により,最先端の成果を得られた。

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