論文の概要: Echo: Towards Advanced Audio Comprehension via Audio-Interleaved Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11909v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 13:06:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.822189
• Title: Echo: Towards Advanced Audio Comprehension via Audio-Interleaved Reasoning
• Title（参考訳）: Echo:Audio-Interleaved Reasoningによる高度なオーディオ理解を目指して
• Authors: Daiqing Wu, Xuan Zhang, Dongbao Yang, Jiashu Yao, Longfei Chen, Qingsong Liu, Sicheng Zhao, Can Ma, Yangyang Kang, Yu Zhou,
• Abstract要約: 現在の取り組みは、ワンタイムエンコーディングを通じて音声コンテンツを文脈化することで、テキストベースの推論を再現している。 本稿では,このボトルネックを突破するための音声インターリーブ推論を提案する。 本稿では,要求時に音声に動的に再登録できるLALMのEchoについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.264735719707154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The maturation of Large Audio Language Models (LALMs) has raised growing expectations for them to comprehend complex audio much like humans. Current efforts primarily replicate text-based reasoning by contextualizing audio content through a one-time encoding, which introduces a critical information bottleneck. Drawing inspiration from human cognition, we propose audio-interleaved reasoning to break through this bottleneck. It treats audio as an active reasoning component, enabling sustained audio engagement and perception-grounded analysis. To instantiate it, we introduce a two-stage training framework, first teaching LALMs to localize salient audio segments through supervised fine-tuning, and then incentivizing proficient re-listening via reinforcement learning. In parallel, a structured data generation pipeline is developed to produce high-quality training data. Consequently, we present Echo, a LALM capable of dynamically re-listening to audio in demand during reasoning. On audio comprehension benchmarks, Echo achieves overall superiority in both challenging expert-level and general-purpose tasks. Comprehensive analysis further confirms the efficiency and generalizability of audio-interleaved reasoning, establishing it as a promising direction for advancing audio comprehension. Project page: https://github.com/wdqqdw/Echo.
• Abstract（参考訳）: LALM(Large Audio Language Models)の成熟は、人間のように複雑な音声を理解することへの期待が高まっている。 現在の取り組みは、音声コンテンツをワンタイムエンコーディングすることで、主にテキストベースの推論を再現し、重要な情報のボトルネックをもたらす。 人間の認知からインスピレーションを得て,このボトルネックを突破するための音声インターリーブ推論を提案する。 音声をアクティブな推論コンポーネントとして扱い、持続的なオーディオエンゲージメントと知覚地上分析を可能にする。 そこで我々は,2段階の学習フレームワークを導入し,まず,教師付き微調整による有能な音声セグメントのローカライズをLALMに教え,さらに強化学習による有能な再リスニングのインセンティブを与える。 並行して、高品質なトレーニングデータを生成するために構造化データ生成パイプラインが開発されている。 その結果,推理中に音声に動的に再登録できるLALMであるEchoについて述べる。 オーディオ理解ベンチマークでは、Echoはエキスパートレベルの課題と汎用タスクの両方において、全体的な優位性を達成する。 包括的分析は、音声インターリーブ推論の効率性と一般化性をさらに確認し、音声理解を進めるための有望な方向として確立する。 プロジェクトページ: https://github.com/wdqqdw/Echo

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