PAL: Probing Audio Encoders via LLMs - Audio Information Transfer into LLMs

📄 arXiv: 2506.10423v2 📥 PDF

作者: Tony Alex, Wish Suharitdamrong, Sara Atito, Armin Mustafa, Philip J. B. Jackson, Imran Razzak, Muhammad Awais

分类: cs.SD, cs.AI, cs.CL, eess.AS

发布日期: 2025-06-12 (更新: 2025-10-14)

备注: 17 pages, 3 figures

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出轻量级音频LLM集成方法以提升音频信息传递效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 音频信息传递 大型语言模型 多模态学习 注意力机制 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有的音频信息集成方法在将音频语义有效传递到大型语言模型时存在计算开销大和效率低下的问题。
  2. 本文提出的轻量级音频LLM集成（LAL）方法，通过注意力机制直接在LLM中引入音频表示，避免了传统的前馈模块。
  3. 实验结果显示，LAL在多个任务中性能优于现有方法，尤其在一般音频任务中，性能提升高达30%，并显著降低了内存使用和提高了吞吐量。

📝 摘要（中文）

将音频感知集成到大型语言模型（LLMs）中是一个新兴的研究领域，旨在实现机器听觉应用。然而，如何高效地将丰富的音频语义从音频编码器传递到LLMs仍然未被充分探索。现有的集成方法主要通过将音频编码器输出的标记投影到LLM输入空间来实现。本文提出了一种高效的替代方案——轻量级音频LLM集成（LAL），通过LLM不同层中的注意力机制引入音频表示，显著减少计算开销。实验表明，LAL在多个基础LLM和任务中表现优异，尤其在一般音频任务中，相较于强PLITS基线，性能提升可达30%，内存使用减少64.1%，吞吐量提高247.5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决音频编码器与大型语言模型（LLMs）之间的音频语义传递效率低下的问题。现有的PLITS集成方法虽然有效，但计算开销较大，限制了其应用。

核心思路：论文提出的轻量级音频LLM集成（LAL）方法，通过在LLM的不同层中利用注意力机制引入音频表示，避免了传统方法中的前馈模块，从而提高了集成效率。

技术框架：整体架构包括音频编码器、LLM和注意力机制模块。音频编码器提取音频特征，LAL通过注意力机制将这些特征直接融入LLM的不同层中，形成高效的音频信息传递路径。

关键创新：LAL的核心创新在于其通过注意力机制直接集成音频表示，显著降低了计算复杂度，与传统的PLITS方法相比，能够在保持或提升性能的同时减少资源消耗。

关键设计：在设计中，LAL采用了适当的参数设置和损失函数，以确保音频语义在不同层次的有效传递，同时优化了网络结构以适应不同类型的音频任务。实验中还对比了不同的集成策略，以验证LAL的优越性。

📊 实验亮点

实验结果显示，LAL在多个基础LLM和任务中表现优异，尤其在一般音频任务中，相较于强PLITS基线，性能提升高达30%。同时，内存使用减少64.1%，吞吐量提高247.5%。此外，PAL在音频-音乐-语音LLM任务中表现与完全PLITS集成系统相当，但在计算和内存效率上有显著改善。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能语音助手、音频内容分析、音乐推荐系统等。通过提高音频信息传递的效率，LAL可以为多模态学习和人机交互提供更强大的支持，推动相关技术的进步与应用。未来，随着音频和文本数据的融合，LAL有望在更多实际场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Integration of audio perception into large language models (LLMs) is an emerging research area for enabling machine listening applications, yet efficient transfer of rich audio semantics from audio encoders to LLMs remains underexplored. The most widely used integration paradigm projects the audio encoder output tokens into the LLM input space (e.g., via an MLP or a Q-Former), then prepends or inserts them to the text tokens. We refer to this generic scheme as Prepend to the LLM's input token space (PLITS) integration. We propose an efficient alternative, Lightweight Audio LLM Integration (LAL). LAL introduces audio representations solely via the attention mechanism within different layers of the LLM, bypassing its feedforward module. LAL encodes rich audio semantics at an appropriate level of abstraction for integration into different blocks of LLMs. Our design significantly reduces computational overhead compared to existing integration approaches. Observing with Whisper that the speech encoder benefits from PLITS integration, we propose an audio encoder aware approach for efficiently Probing Audio encoders via LLM (PAL), which employs PLITS integration for Whisper and LAL for general audio encoders. Under an identical training curriculum, LAL consistently maintains performance or outperforms existing integration approaches across multiple base LLMs and tasks. For general audio tasks, LAL improvement is up to 30% over a strong PLITS baseline while reducing memory usage by up to 64.1% and increasing throughput by up to 247.5%. Furthermore, for general audio-music-speech LLM, PAL performs on par with a fully PLITS integration-based system but with substantially improved computational and memory efficiency. Project page: https://ta012.github.io/PAL/