論文の概要: Qwen-Audio-Jev: A Unified Interface for Audio Decisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.21614v2
• Date: Thu, 22 Oct 2026 02:34:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-24 02:08:43.966115
• Title: Qwen-Audio-Jev: A Unified Interface for Audio Decisions
• Title（参考訳）: Qwen-Audio-Jev: オーディオ決定のための統一インターフェース
• Abstract要約: 我々は、Qwen-Audio-3.1-ASR-Flash-Nextを専用のJev決定ヘッドで拡張するQwen-Audio-Jevを紹介する。 このモデルはCHOICE、NOUL、SCOREの3つの決定プリミティブを通じて選択、二項判定、得点を統一する。 18のベンチマークで評価すると、モデルの有効性が示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.087267647754846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large audio language models (LALMs) have made substantial progress in audio understanding. However, autoregressive text generation introduces computational overhead and latency in high-throughput applications that require frequent selection, judgment, and scoring. To address this limitation, we introduce Qwen-Audio-Jev, which augments Qwen-Audio-3.1-ASR-Flash-Next with a dedicated Jev decision head. The model unifies selection, binary judgment, and scoring through three decision primitives: CHOICE, NOUL, and SCORE. Given an audio input, a natural-language question, and an explicit answer specification, Qwen-Audio-Jev directly outputs a task-conditioned probability distribution or a numerical score through typed decision readouts. Evaluation across 18 benchmarks demonstrates the model's effectiveness: CHOICE achieves 78.40 percent accuracy on MMAU and 83.14 percent on MMSU; NOUL achieves 93.76 percent accuracy on the VoxCeleb1-O speaker verification benchmark; and SCORE achieves a normalized mean absolute error of 0.1235 on NISQA overall quality assessment. These results highlight the potential of Qwen-Audio-Jev for efficient audio decision-making in applications such as large-scale audio screening, speaker verification, and automated quality assessment.
• Abstract（参考訳）: 大規模な音声言語モデル (LALM) は、音声理解に大きな進歩をもたらした。 しかし、自動回帰テキスト生成は、頻繁な選択、判断、スコアリングを必要とする高スループットアプリケーションにおいて、計算オーバーヘッドと遅延をもたらす。 この制限に対処するために、私たちはQwen-Audio-3.1-ASR-Flash-Nextを専用のJev決定ヘッドで拡張するQwen-Audio-Jevを紹介します。 このモデルはCHOICE、NOUL、SCOREの3つの決定プリミティブを通じて選択、二項判定、得点を統一する。 Qwen-Audio-Jevは、音声入力、自然言語質問、明示的な回答仕様を与えられた場合、入力された判定読み出しを通じてタスク条件付き確率分布または数値スコアを直接出力する。 CHOICEはMMAUで78.40%、MMSUで83.14パーセント、NOULはVoxCeleb1-O話者ベンチマークベンチマークで93.76パーセント、SCOREはNISQAで0.1235という正規化された平均絶対誤差を達成した。 これらの結果は,大規模音声スクリーニング,話者検証,自動品質評価などの応用において,効率的な音声判断のためのQwen-Audio-Jevの可能性を強調した。

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