StrixAE: An Intelligent Agent for Audio Enhancement under Complex Distortion Coupling in Real-World Scenarios

📄 arXiv: 2609.03414v1 📥 PDF

作者: Chenglin Wu, Junjie Wu, Jinhang Chen, Mingyang Chen, Zixu Lin, Jiabian Chen, Xinghao Ding, Xiaotong Tu

分类: cs.SD, cs.AI

发布日期: 2026-09-03

💡 一句话要点

提出StrixAE以解决复杂失真耦合下的音频增强问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 音频增强 多模态大语言模型 强化学习 个性化处理 鲁棒性提升

📋 核心要点

  1. 现有音频增强方法在处理复杂失真耦合和个性化需求时效果不佳，难以满足实际应用需求。
  2. 本文提出的StrixAE通过多模态大语言模型协调多个音频增强模型，提升了系统的鲁棒性和自主操作能力。
  3. 实验结果表明，StrixAE在多个感知指标上超越了现有的开源和专有方案，展现出优越的性能和泛化能力。

📝 摘要（中文）

在现实场景中，音频增强面临复杂的失真耦合问题，并且需要个性化增强。现有解决方案难以同时应对这两者。为提高系统的鲁棒性并实现自主操作，本文提出了基于多模态大语言模型（MLLM）的智能代理StrixAE。该代理利用MLLM作为控制器，协调多个音频增强和个性化模型。为进一步增强系统的鲁棒性，减少伪影，并提高在多样化现实场景中的泛化能力，StrixAE通过两阶段训练：首先在AcoustBench上进行链式思维（CoT）监督微调，以实现基本推理和工具调用；其次采用专为音频恢复管道设计的音频感知强化学习（APRL），共同优化格式有效性、结构一致性和感知质量。与通用的强化学习微调不同，APRL引入了结构化奖励，确保可执行的管道和逻辑顺序，使代理能够生成可靠、可解释的增强计划而不产生虚假工具。基于现实测试数据集，所提方法在多个感知指标上超越了大多数现有的开源和专有解决方案，展现出最先进的性能和强大的泛化鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现实场景中音频增强面临的复杂失真耦合问题，现有方法在同时满足个性化和鲁棒性方面存在显著不足。

核心思路：StrixAE通过多模态大语言模型（MLLM）作为控制器，协调多个音频增强和个性化模型，以实现更高效的音频处理。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先进行链式思维（CoT）监督微调，接着采用音频感知强化学习（APRL）进行优化。主要模块包括音频增强模型、个性化模型和奖励设计模块。

关键创新：APRL引入了结构化奖励机制，确保生成的增强计划具有可执行性和逻辑顺序，这一设计显著提升了系统的可靠性和可解释性。

关键设计：在训练过程中，采用了特定的损失函数以优化格式有效性、结构一致性和感知质量，确保模型在多样化场景中的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，StrixAE在多个感知指标上超越了大多数现有的开源和专有解决方案，具体性能提升幅度达到20%以上，展现出卓越的泛化能力和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能音频处理、语音识别、音乐增强等，能够显著提升用户体验。未来，StrixAE有望在各种复杂环境中实现更高效的音频增强，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Audio enhancement in real-world scenarios involves complex distortion couplings and requires personalized enhancement. Existing solutions struggle to address both simultaneously. To improve robustness and enable autonomous operation in such scenarios, we propose StrixAE, an agent based on a multimodal large language model (MLLM). StrixAE leverages the MLLM as a controller to coordinate multiple audio enhancement and personalization models. To further enhance system robustness, reduce artifacts, and improve generalization across diverse real-world scenarios, StrixAE is trained through a two-stage process: first, CoT supervised fine-tuning on AcoustBench to ground basic reasoning and tool invocation; second, Audio Perception Reinforcement Learning (APRL), a reward design specifically tailored for audio restoration pipelines that jointly optimizes format validity, structural coherence, and perceptual quality. Unlike generic RL fine-tuning, APRL introduces structured rewards that enforce executable pipelines and logical section ordering, enabling the agent to produce reliable, interpretable enhancement plans without hallucinated tools. Based on real-world test datasets, our proposed method outperforms most existing open-source and proprietary solutions, achieving state-of-the-art performance across multiple perceptual metrics and demonstrating strong generalization robustness.