論文の概要: ACVUBench: Audio-Centric Video Understanding Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19951v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 16:28:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:22:00.919695
• Title: ACVUBench: Audio-Centric Video Understanding Benchmark
• Title（参考訳）: ACVUBench: オーディオ中心のビデオ理解ベンチマーク
• Authors: Yudong Yang, Jimin Zhuang, Guangzhi Sun, Changli Tang, Yixuan Li, Peihan Li, Yifan Jiang, Wei Li, Zejun Ma, Chao Zhang,
• Abstract要約: ACVUBenchはオーディオ中心のビデオ理解ベンチマークである。 18のドメインにまたがる2,662本のビデオと、豊富な聴覚情報を含んでいる。 ビデオにおけるオーディオコンテンツとオーディオと視覚の両方の相互作用の理解を、徹底的にテストする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.77437191750556
• License:
• Abstract: Audio often serves as an auxiliary modality in video understanding tasks of audio-visual large language models (LLMs), merely assisting in the comprehension of visual information. However, a thorough understanding of videos significantly depends on auditory information, as audio offers critical context, emotional cues, and semantic meaning that visual data alone often lacks. This paper proposes an audio-centric video understanding benchmark (ACVUBench) to evaluate the video comprehension capabilities of multimodal LLMs with a particular focus on auditory information. Specifically, ACVUBench incorporates 2,662 videos spanning 18 different domains with rich auditory information, together with over 13k high-quality human annotated or validated question-answer pairs. Moreover, ACVUBench introduces a suite of carefully designed audio-centric tasks, holistically testing the understanding of both audio content and audio-visual interactions in videos. A thorough evaluation across a diverse range of open-source and proprietary multimodal LLMs is performed, followed by the analyses of deficiencies in audio-visual LLMs. Demos are available at https://github.com/lark-png/ACVUBench.
• Abstract（参考訳）: オーディオはしばしば、視覚的大言語モデル(LLM)の映像理解タスクにおいて補助的なモダリティとして機能し、単に視覚情報の理解を支援するだけである。 しかし、ビデオの徹底的な理解は、音声が重要な文脈、感情的手がかり、意味的意味を提供するので、視覚的データだけが欠落することが多いため、聴覚情報に大きく依存する。 本稿では,聴覚情報に着目したマルチモーダルLLMの映像理解能力を評価するために,音声中心の映像理解ベンチマーク(ACVUBench)を提案する。 具体的には、ACVUBenchは18のドメインにまたがる2,662本のビデオと、13万以上の高品質な人間の注釈付きまたは検証された質問応答ペアを組み込んでいる。 さらに、ACVUBenchは、ビデオ内のオーディオコンテンツとオーディオと視覚の両方の相互作用の理解をひそかにテストする、注意深く設計されたオーディオ中心のタスクスイートを導入している。 多様なオープンソースおよびプロプライエタリなマルチモーダルLCMに対して徹底的な評価を行い、続いてオーディオ視覚LCMにおける欠陥の分析を行う。 デモはhttps://github.com/lark-png/ACVUBench.comで公開されている。

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