論文の概要: Calibration-Reasoning Framework for Descriptive Speech Quality Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10175v1
- Date: Tue, 10 Mar 2026 19:14:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.66256
- Title: Calibration-Reasoning Framework for Descriptive Speech Quality Assessment
- Title（参考訳）: 記述的音声品質評価のための校正推論フレームワーク
- Abstract要約: 本稿では,多次元推論のための基礎的大規模言語モデルに適したポストトレーニング手法を提案する。
多次元のQuariSpeechベンチマークで0.71の平均PCCスコアが得られた。
我々の細かいGRPO報酬は、時間内にオーディオアーティファクトを特定・分類するモデルの能力を大幅に向上させます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.51206474234095
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Explainable speech quality assessment requires moving beyond Mean Opinion Scores (MOS) to analyze underlying perceptual dimensions. To address this, we introduce a novel post-training method that tailors the foundational Audio Large Language Model for multidimensional reasoning, detection and classification of audio artifacts. First, a calibration stage aligns the model to predict predefined perceptual dimensions. Second, a reinforcement learning stage leverages Group Relative Policy Optimization (GRPO) with dimension-specific rewards to heavily enhance accuracy of descriptions and temporal localization of quality issues. With this approach we reach state-of-the-art results of 0.71 mean PCC score on the multidimensional QualiSpeech benchmark and 13% improvement in MOS prediction driven by RL-based reasoning. Furthermore, our fine-grained GRPO rewards substantially advance the model's ability to pinpoint and classify audio artifacts in time.
- Abstract（参考訳）: 説明可能な音声品質評価では、基礎となる知覚次元を分析するために、平均オピニオンスコア(MOS)を超えて移動する必要がある。
そこで本研究では,音声の多次元的推論,検出,分類のための基礎的オーディオ大言語モデルに適したポストトレーニング手法を提案する。
まず、キャリブレーション段階は、事前に定義された知覚次元を予測するためにモデルを整列する。
第二に、強化学習段階は、グループ相対政策最適化(GRPO)を利用して、説明の正確さと品質問題の時間的局所性を大幅に向上させる。
このアプローチにより、多次元のQuariSpeechベンチマークにおける0.71の平均PCCスコアと、RLに基づく推論によるMOS予測の13%の改善が得られる。
さらに,粒度の細かいGRPO報酬は,音声アーティファクトを時間内に特定・分類するモデルの能力を大幅に向上させる。
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