論文の概要: Audio Flamingo 3: Advancing Audio Intelligence with Fully Open Large Audio Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08128v2
• Date: Mon, 28 Jul 2025 22:53:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 14:59:51.281416
• Title: Audio Flamingo 3: Advancing Audio Intelligence with Fully Open Large Audio Language Models
• Title（参考訳）: Audio Flamingo 3: 完全にオープンな大規模オーディオ言語モデルによるオーディオインテリジェンスの向上
• Authors: Arushi Goel, Sreyan Ghosh, Jaehyeon Kim, Sonal Kumar, Zhifeng Kong, Sang-gil Lee, Chao-Han Huck Yang, Ramani Duraiswami, Dinesh Manocha, Rafael Valle, Bryan Catanzaro,
• Abstract要約: 本稿では,音声・音声・音楽間の推論・理解を推し進める,完全にオープンなSOTA(Audio Flamingo 3/Audio Flamingo 3/Audio Flamingo 3/Audio Flamingo 3)について述べる。 AF3 は AF-Whisper という,音声,音声,音楽の3つのモードにまたがる共同表現学習の新たな戦略を用いて訓練された統一オーディオエンコーダを導入している。 20以上の(長い)オーディオ理解と推論ベンチマークで新たなSOTA結果を実現し、より大規模なデータセットでトレーニングされたオープンソースモデルとクローズドソースモデルの両方を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.06287813212936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Audio Flamingo 3 (AF3), a fully open state-of-the-art (SOTA) large audio-language model that advances reasoning and understanding across speech, sound, and music. AF3 introduces: (i) AF-Whisper, a unified audio encoder trained using a novel strategy for joint representation learning across all 3 modalities of speech, sound, and music; (ii) flexible, on-demand thinking, allowing the model to do chain-of-thought-type reasoning before answering; (iii) multi-turn, multi-audio chat; (iv) long audio understanding and reasoning (including speech) up to 10 minutes; and (v) voice-to-voice interaction. To enable these capabilities, we propose several large-scale training datasets curated using novel strategies, including AudioSkills-XL, LongAudio-XL, AF-Think, and AF-Chat, and train AF3 with a novel five-stage curriculum-based training strategy. Trained on only open-source audio data, AF3 achieves new SOTA results on over 20+ (long) audio understanding and reasoning benchmarks, surpassing both open-weight and closed-source models trained on much larger datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声・音声・音楽間の推論・理解を推し進める,完全にオープンなSOTA(Audio Flamingo 3)の大規模音声言語モデルについて紹介する。 AF3の紹介 (i)AF-Whisperは、音声、音声、音楽の3つのモダリティにまたがる共同表現学習のための新しい戦略を用いて訓練された統合音声エンコーダである。 二 フレキシブルでオンデマンドな思考で、応答する前に、モデルが連鎖型推論をすることができること。 (三)マルチターン、マルチオーディオチャット (4)長大な音声理解・推論(音声を含む)最大10分 (v)ボイス・ツー・ボイス・インタラクション。 これらの機能を実現するために,AudioSkills-XL,LongAudio-XL,AF-Think,AF-Chatといった新しい戦略を用いた大規模トレーニングデータセットを提案し,新しい5段階のカリキュラムベースのトレーニング戦略でAF3をトレーニングする。 オープンソースのオーディオデータのみに基づいてトレーニングされたAF3は、20以上の(長い)オーディオ理解と推論ベンチマークで新たなSOTA結果を達成し、はるかに大きなデータセットでトレーニングされたオープンソースモデルとクローズドソースモデルの両方を上回っている。

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