論文の概要: From Alignment to Advancement: Bootstrapping Audio-Language Alignment with Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20166v1
• Date: Mon, 26 May 2025 16:08:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 19:27:26.926516
• Title: From Alignment to Advancement: Bootstrapping Audio-Language Alignment with Synthetic Data
• Title（参考訳）: アライメントから進化へ:合成データによる音声言語アライメントのブートストラップ
• Authors: Chun-Yi Kuan, Hung-yi Lee,
• Abstract要約: LISTENは、現在と欠落した音を識別するallMsの能力を改善するために設計された、コントラスト的な訓練手法である。 また、BALSaをマルチオーディオシナリオに拡張し、モデルが音声入力の違いを説明するか、統一的なキャプションを生成する。 実験結果から,本手法は音声理解,推論,指示追従のスキルを確実に保ちながら,音声の幻覚を効果的に緩和することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Audio-aware large language models (ALLMs) have recently made great strides in understanding and processing audio inputs. These models are typically adapted from text-based large language models (LLMs) through additional training on audio-related tasks. However, this adaptation process presents two major limitations. First, ALLMs often suffer from catastrophic forgetting, where important textual capabilities such as instruction-following are lost after training on audio data. In some cases, models may even hallucinate sounds that are not present in the input audio, raising concerns about their reliability. Second, achieving cross-modal alignment between audio and language typically relies on large collections of task-specific question-answer pairs for instruction tuning, making the process resource-intensive. To address these issues, we leverage the backbone LLMs from ALLMs to synthesize general-purpose caption-style alignment data. We refer to this process as bootstrapping audio-language alignment via synthetic data generation from backbone LLMs (BALSa). Building on BALSa, we introduce LISTEN (Learning to Identify Sounds Through Extended Negative Samples), a contrastive-like training method designed to improve ALLMs' ability to distinguish between present and absent sounds. We further extend BALSa to multi-audio scenarios, where the model either explains the differences between audio inputs or produces a unified caption that describes them all, thereby enhancing audio-language alignment. Experimental results indicate that our method effectively mitigates audio hallucinations while reliably maintaining strong performance in audio understanding, reasoning, and instruction-following skills. Moreover, incorporating multi-audio training further enhances the model's comprehension and reasoning capabilities. Overall, BALSa offers an efficient and scalable approach to the development of ALLMs.
• Abstract（参考訳）: 音声対応の大規模言語モデル(ALLM)は近年,音声入力の理解と処理において大きな進歩を遂げている。 これらのモデルは典型的にはテキストベースの大規模言語モデル(LLM)に適応し、音声関連タスクのさらなるトレーニングを行う。 しかし、この適応プロセスには2つの大きな制限がある。 まず、ALLMは破滅的な忘れ込みに悩まされることが多く、オーディオデータのトレーニング後に命令追従などの重要なテキスト機能が失われる。 場合によっては、入力オーディオに存在しない音を幻覚させ、その信頼性を懸念するモデルもある。 第2に、音声と言語間のモーダルなアライメントを実現するには、典型的には、タスク固有の質問応答ペアの大規模なコレクションに依存しており、プロセスのリソース集約化が図られている。 これらの問題に対処するために、ALLMsのバックボーンLSMを用いて汎用キャプションスタイルアライメントデータを合成する。 本稿では,この過程を,バックボーンLLM(BALSa)からの合成データ生成による音声言語アライメントのブートストラップと呼ぶ。 BALSa上に構築されたLISTEN(Learning to Identify Sounds Through Extended Negative Samples)は、現在と欠落した音を識別するallMsの能力を改善するために設計された、対照的な訓練手法である。 さらに、BALSaをマルチオーディオシナリオに拡張し、モデルが音声入力の違いを説明するか、それらすべてを記述した統一キャプションを生成することにより、音声と音声のアライメントが向上する。 実験結果から,本手法は音声理解,推論,指示追従のスキルを確実に維持しつつ,音声幻覚を効果的に軽減できることが示唆された。 さらに、マルチオーディオトレーニングを取り入れることで、モデルの理解と推論能力をさらに強化する。 全体として、BALSaはALLMsの開発に効率的でスケーラブルなアプローチを提供する。

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