Fugu-MT 論文翻訳(概要): MOSS-Audio Technical Report

論文の概要: MOSS-Audio Technical Report

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01802v1
Date: Mon, 01 Jun 2026 07:19:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-02 21:34:31.486871
Title: MOSS-Audio Technical Report
Title（参考訳）: MOSS-Audioテクニカルレポート
Abstract要約: MOSS-Audioは、音声、環境音、音楽理解のための統一された音声言語モデルである。音声キャプション、タイムアウェアな質問応答、タイムスタンプによる書き起こし、音声による推論をサポートする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 80.80363047500099
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: MOSS-Audio is a unified audio-language model for speech, environmental sound, and music understanding, supporting audio captioning, time-aware question answering, timestamped transcription, and audio-grounded reasoning. MOSS-Audio couples a dedicated audio encoder with a modality adapter and a large language model: the encoder produces 12.5 Hz temporal representations, the adapter projects them into the decoder space, and the decoder generates autoregressive text outputs. Two design choices are central to the system: \textbf{DeepStack cross-layer feature injection}, which exposes the decoder to acoustic information from multiple encoder depths, and \textbf{time markers}, which provide explicit temporal cues by inserting timestamp markers into the audio-token stream. At the data level, we design an event-preserving audio annotation pipeline that segments raw audio at coherent event boundaries, applies branch-specific annotation to speech, music, and general audio, and merges the results into unified captions for pretraining. The intermediate branch-specific captions are further retained to support the construction of task-oriented SFT data. The model is pretrained on large-scale audio-language data, with time-aware objectives incorporated to support temporal grounding, and then undergoes multi-stage post-training to enhance instruction following and audio-grounded reasoning. We release 4B and 8B variants in both Instruct and Thinking configurations. MOSS-Audio achieves strong performance across general audio understanding, speech captioning, ASR, and timestamped ASR, positioning it as a promising understanding foundation for future voice agents.
Abstract（参考訳）: MOSS-Audioは、音声、環境音、音楽理解のための統一された音声言語モデルであり、音声キャプション、時間対応質問応答、タイムスタンプによる書き起こし、音声地上推論をサポートする。 MOSS-Audioは12.5Hzの時間表現を生成し、アダプタはデコーダ空間に投影し、デコーダは自動回帰テキスト出力を生成する。複数のエンコーダの深さから音響情報にデコーダを露出する \textbf{DeepStack cross-layer feature Injection} と、オーディオトーケンストリームにタイムスタンプマーカーを挿入することで明確な時間的手がかりを提供する \textbf{time markers} である。データレベルでは、一貫性のあるイベント境界で生音声をセグメンテーションし、音声、音楽、一般音声に分岐固有のアノテーションを適用し、その結果を事前学習のための統一的なキャプションにマージする、イベント保存型オーディオアノテーションパイプラインを設計する。また、タスク指向SFTデータの構築を支援するために、中間ブランチ固有のキャプションを更に保持する。このモデルは、時間的グラウンド化をサポートするために時間を考慮した目標を組み込んだ大規模オーディオ言語データに基づいて事前訓練を行い、その後、複数段階のポストトレーニングを実施して、指示の追従と音声のグラウンド化推論を強化する。 Instruct と Thinking の両構成で 4B と 8B の派生版をリリースしています。 MOSS-Audioは、一般的な音声理解、音声キャプション、ASR、タイムスタンプされたASRを通じて強力なパフォーマンスを達成し、将来の音声エージェントのための有望な理解基盤として位置づけている。

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