論文の概要: Roadmap towards Superhuman Speech Understanding using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13268v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 06:44:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:21:22.622586
• Title: Roadmap towards Superhuman Speech Understanding using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた超人的音声理解への道程
• Authors: Fan Bu, Yuhao Zhang, Xidong Wang, Benyou Wang, Qun Liu, Haizhou Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、音声データと音声データを統合したものである。 GPT-4oのような最近の進歩は、エンドツーエンドのLLMの可能性を強調している。 本稿では,基本自動音声認識(ASR)から高度な超人モデルまで,5段階のロードマップを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.57947401837938
• License:
• Abstract: The success of large language models (LLMs) has prompted efforts to integrate speech and audio data, aiming to create general foundation models capable of processing both textual and non-textual inputs. Recent advances, such as GPT-4o, highlight the potential for end-to-end speech LLMs, which preserves non-semantic information and world knowledge for deeper speech understanding. To guide the development of speech LLMs, we propose a five-level roadmap, ranging from basic automatic speech recognition (ASR) to advanced superhuman models capable of integrating non-semantic information with abstract acoustic knowledge for complex tasks. Moreover, we design a benchmark, SAGI Bechmark, that standardizes critical aspects across various tasks in these five levels, uncovering challenges in using abstract acoustic knowledge and completeness of capability. Our findings reveal gaps in handling paralinguistic cues and abstract acoustic knowledge, and we offer future directions. This paper outlines a roadmap for advancing speech LLMs, introduces a benchmark for evaluation, and provides key insights into their current limitations and potential.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の成功は、テキスト入力と非テキスト入力の両方を処理できる一般的な基礎モデルを作成することを目的として、音声データと音声データを統合するための努力を促している。 GPT-4oのような最近の進歩は、非意味的な情報と世界知識を保存し、より深い音声理解のためのエンド・ツー・エンドのLLMの可能性を強調している。 音声LLMの開発を導くために, 基本自動音声認識(ASR)から, 複雑なタスクのための抽象音響知識と非意味情報を統合可能な高度超人モデルまで, 5段階のロードマップを提案する。 さらに,これらの5つのレベルにおいて,様々なタスクにまたがる重要な側面を標準化するベンチマークSAGI Bechmarkを設計し,抽象音響知識と能力の完全性を利用する際の課題を明らかにする。 パラ言語的手がかりと抽象音響知識の相違が明らかとなり,今後の方向性が示唆された。 本稿では,LLMの進展に関するロードマップを概説し,評価のためのベンチマークを導入し,その限界と可能性について重要な知見を提供する。

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