論文の概要: ADIFF: Explaining audio difference using natural language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04476v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 20:00:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:55:37.432338
• Title: ADIFF: Explaining audio difference using natural language
• Title（参考訳）: ADIFF:自然言語による音声差の説明
• Authors: Soham Deshmukh, Shuo Han, Rita Singh, Bhiksha Raj,
• Abstract要約: 本稿では,音声の違いを説明するタスクを包括的に研究し,そのタスクのベースラインであるベンチマークを提案する。 本稿では,AudioCaps と Clotho の音声キャプションデータセットから得られた音声差分説明のための2つの新しいデータセットを提案する。 提案するADIFFは, クロスプロジェクションモジュール, 位置キャプション, 3段階のトレーニングプロセスを導入し, 詳細な説明を行う能力を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.963783032080993
• License:
• Abstract: Understanding and explaining differences between audio recordings is crucial for fields like audio forensics, quality assessment, and audio generation. This involves identifying and describing audio events, acoustic scenes, signal characteristics, and their emotional impact on listeners. This paper stands out as the first work to comprehensively study the task of explaining audio differences and then propose benchmark, baselines for the task. First, we present two new datasets for audio difference explanation derived from the AudioCaps and Clotho audio captioning datasets. Using Large Language Models (LLMs), we generate three levels of difference explanations: (1) concise descriptions of audio events and objects, (2) brief sentences about audio events, acoustic scenes, and signal properties, and (3) comprehensive explanations that include semantics and listener emotions. For the baseline, we use prefix tuning where audio embeddings from two audio files are used to prompt a frozen language model. Our empirical analysis and ablation studies reveal that the naive baseline struggles to distinguish perceptually similar sounds and generate detailed tier 3 explanations. To address these limitations, we propose ADIFF, which introduces a cross-projection module, position captioning, and a three-step training process to enhance the model's ability to produce detailed explanations. We evaluate our model using objective metrics and human evaluation and show our model enhancements lead to significant improvements in performance over naive baseline and SoTA Audio-Language Model (ALM) Qwen Audio. Lastly, we conduct multiple ablation studies to study the effects of cross-projection, language model parameters, position captioning, third stage fine-tuning, and present our findings. Our benchmarks, findings, and strong baseline pave the way for nuanced and human-like explanations of audio differences.
• Abstract（参考訳）: オーディオ法医学、品質評価、音声生成などの分野では、オーディオ録音の違いを理解し説明することが不可欠である。 これには、音声イベント、音響シーン、信号特性、リスナーに対する感情的影響の特定と記述が含まれる。 本論文は、音声の違いを説明するタスクを包括的に研究し、そのタスクのベースラインであるベンチマークを提案する最初の試みとして際立っている。 まず,AudioCaps と Clotho の音声キャプションデータセットから得られた音声差分説明のための2つの新しいデータセットを提案する。 1)音声イベントやオブジェクトの簡潔な記述,(2)音声イベント,音響シーン,信号特性に関する簡潔な文章,(3)意味論やリスナー感情を含む包括的説明,である。 ベースラインとして,2つのオーディオファイルからのオーディオ埋め込みをフリーズ言語モデルに誘導するプレフィックスチューニングを用いる。 我々の経験的分析とアブレーション研究により、ナイーブベースラインは知覚的に類似した音を識別し、詳細な第3層説明を生成するのに苦労していることが明らかとなった。 これらの制約に対処するため、我々は、モデルが詳細な説明を作成する能力を高めるために、クロスプロジェクションモジュール、位置キャプション、および3段階のトレーニングプロセスを導入するADIFFを提案する。 客観的な測定値と人的評価値を用いてモデル評価を行い,本モデルの改良により,ナイーブベースラインと SoTA Audio-Language Model (ALM) Qwen Audio よりも性能が大幅に向上したことを示す。 最後に,クロスプロジェクション,言語モデルパラメータ,位置キャプション,第3ステージファインチューニングの効果について,複数のアブレーション研究を行い,その結果を報告する。 私たちのベンチマーク、発見、強力なベースラインは、オーディオの違いに関する微妙で人間的な説明の道を開くものです。

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