論文の概要: A Preliminary Exploration with GPT-4o Voice Mode

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09940v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 06:34:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:44:40.697294
• Title: A Preliminary Exploration with GPT-4o Voice Mode
• Title（参考訳）: GPT-4o音声モードによる予備探索
• Authors: Yu-Xiang Lin, Chih-Kai Yang, Wei-Chih Chen, Chen-An Li, Chien-yu Huang, Xuanjun Chen, Hung-yi Lee,
• Abstract要約: 本報告では,GPT-4oを様々なタスクにわたって評価し,その音声処理と推論能力について分析する。 他の大型オーディオ言語モデル(LALM)よりも幻覚に対する堅牢性が高い。 GPT-4oの安全性メカニズムは、話者識別、年齢分類、MOS予測、オーディオディープフェイク検出などのタスクを減少させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.17640770852045
• License:
• Abstract: With the rise of multimodal large language models, GPT-4o stands out as a pioneering model, driving us to evaluate its capabilities. This report assesses GPT-4o across various tasks to analyze its audio processing and reasoning abilities. We find that GPT-4o exhibits strong knowledge in audio, speech, and music understanding, performing well in tasks like intent classification, spoken command classification, semantic and grammatical reasoning., multilingual speech recognition, and singing analysis. It also shows greater robustness against hallucinations than other large audio-language models (LALMs). However, it struggles with tasks such as audio duration prediction and instrument classification. Additionally, GPT-4o's safety mechanisms cause it to decline tasks like speaker identification, age classification, MOS prediction, and audio deepfake detection. Notably, the model exhibits a significantly different refusal rate when responding to speaker verification tasks on different datasets. This is likely due to variations in the accompanying instructions or the quality of the input audio, suggesting the sensitivity of its built-in safeguards. Finally, we acknowledge that model performance varies with evaluation protocols. This report only serves as a preliminary exploration of the current state of LALMs.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな言語モデルの台頭に伴い、GPT-4oは先駆的なモデルとして際立っている。 本報告では,GPT-4oを様々なタスクにわたって評価し,その音声処理と推論能力について分析する。 GPT-4oは音声、音声、音楽の理解に強い知識を持ち、意図分類、音声コマンド分類、意味論的、文法的推論といったタスクでよく機能することがわかった。 マルチリンガル音声認識,歌唱分析。 また、他の大型オーディオ言語モデル(LALM)よりも幻覚に対する堅牢性が高い。 しかし、音の持続時間予測や楽器の分類といったタスクに苦慮している。 さらに、GPT-4oの安全性メカニズムは、話者識別、年齢分類、MOS予測、オーディオディープフェイク検出などのタスクを減少させる。 特に、このモデルは、異なるデータセットの話者検証タスクに応答するときに、かなり異なる拒絶率を示す。 これはおそらく、付随する命令のバリエーションや入力オーディオの品質が原因で、内蔵された安全装置の感度が示唆される。 最後に、モデルの性能が評価プロトコルによって異なることを認める。 この報告は、LALMの現状を予備的な調査としてのみ機能する。

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