論文の概要: Multi-Domain Audio Question Answering Toward Acoustic Content Reasoning in The DCASE 2025 Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07365v1
• Date: Mon, 12 May 2025 09:04:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.323428
• Title: Multi-Domain Audio Question Answering Toward Acoustic Content Reasoning in The DCASE 2025 Challenge
• Title（参考訳）: DCASE 2025 チャレンジにおける音響コンテンツ推論のためのマルチドメイン音声質問応答
• Authors: Chao-Han Huck Yang, Sreyan Ghosh, Qing Wang, Jaeyeon Kim, Hengyi Hong, Sonal Kumar, Guirui Zhong, Zhifeng Kong, S Sakshi, Vaibhavi Lokegaonkar, Oriol Nieto, Ramani Duraiswami, Dinesh Manocha, Gunhee Kim, Jun Du, Rafael Valle, Bryan Catanzaro,
• Abstract要約: 本課題は,多様な音響シーンに対する対話型質問応答における音声モデルをテストするための3つのQAサブセットを定義する。 開発セットの予備的な結果を比較し、モデルとサブセット間で強い変動を示す。 この課題は、音声モデルの音声理解と推論能力を人間レベルに向上することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.84031769492708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present Task 5 of the DCASE 2025 Challenge: an Audio Question Answering (AQA) benchmark spanning multiple domains of sound understanding. This task defines three QA subsets (Bioacoustics, Temporal Soundscapes, and Complex QA) to test audio-language models on interactive question-answering over diverse acoustic scenes. We describe the dataset composition (from marine mammal calls to soundscapes and complex real-world clips), the evaluation protocol (top-1 accuracy with answer-shuffling robustness), and baseline systems (Qwen2-Audio-7B, AudioFlamingo 2, Gemini-2-Flash). Preliminary results on the development set are compared, showing strong variation across models and subsets. This challenge aims to advance the audio understanding and reasoning capabilities of audio-language models toward human-level acuity, which are crucial for enabling AI agents to perceive and interact about the world effectively.
• Abstract（参考訳）: 音声理解の複数の領域にまたがるAQA(Audio Question Answering)ベンチマーク(DCASE 2025 Challenge: Audio Question Answering)のタスク5を提示する。 本課題は,多様な音響シーンに対する対話型質問応答における音声モデルをテストするための3つのQAサブセット(ビオアコースティックス,テンポラルサウンドスケープ,コンプレックスQA)を定義する。 本報告では, 海産哺乳動物から, サウンドスケープや複雑な実世界のクリップまで, 評価プロトコル(応答シャッフルロバスト性の高いトップ1精度) およびベースラインシステム(Qwen2-Audio-7B, AudioFlamingo 2, Gemini-2-Flash)について述べる。 開発セットの予備的な結果を比較し、モデルとサブセット間で強い変動を示す。 この課題は、AIエージェントが効果的に世界に対する認識と対話を可能にするために不可欠である、人間レベルの明度に向けて、オーディオモデルの音声理解と推論能力を向上させることを目的としている。

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