FLAP: Fast Language-Audio Pre-training

📄 arXiv: 2311.01615v1 📥 PDF

作者: Ching-Feng Yeh, Po-Yao Huang, Vasu Sharma, Shang-Wen Li, Gargi Gosh

分类: cs.SD, cs.CL, eess.AS

发布日期: 2023-11-02

备注: 6 pages

💡 一句话要点

提出FLAP以高效学习音频与语言的对齐表示

🎯 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-文本检索 自监督学习 对比学习 多模态学习 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在音频与语言的对齐表示学习中效率低下，难以充分利用音频信息。
  2. FLAP通过随机丢弃音频标记并进行自监督学习，结合对比学习和重建技术来提升表示学习的效率与效果。
  3. FLAP在AudioCaps和Clotho数据集上分别达到了53.0%和25.5%的R@1，显著提升了音频-文本检索的性能。

📝 摘要（中文）

我们提出了一种自监督方法FLAP（快速语言-音频预训练），该方法通过掩蔽、对比学习和重建有效地学习对齐的音频和语言表示。FLAP随机丢弃音频谱图标记，仅关注剩余部分进行自监督。通过跨模态对比学习，FLAP在共享潜在空间中学习配对的音频和文本表示。此外，FLAP利用大语言模型（LLMs）增强文本输入，从而提升性能。这些方法使FLAP在AudioCaps和Clotho的音频-文本检索任务上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决音频与语言表示对齐学习中的效率与效果问题。现有方法往往无法充分利用音频信息，导致表示学习效果不佳。

核心思路：FLAP通过随机丢弃音频谱图标记，专注于剩余部分进行自监督学习，结合对比学习和重建技术，以提高音频与文本的对齐表示。

技术框架：FLAP的整体架构包括三个主要模块：掩蔽模块、对比学习模块和重建模块。掩蔽模块随机丢弃部分音频标记，对比学习模块通过跨模态对比学习对齐音频和文本表示，重建模块则学习重建被掩蔽的音频部分。

关键创新：FLAP的主要创新在于利用随机掩蔽和对比学习相结合的方式，显著提升了音频与文本的对齐效果。这种方法与传统的全量输入学习方式有本质区别。

关键设计：FLAP在设计上采用了多视图增强技术，通过掩蔽生成多个视图进行对比学习。同时，使用大语言模型增强文本输入，提升了模型的整体性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FLAP在音频-文本检索任务上取得了显著的实验结果，在AudioCaps数据集上达到了53.0%的R@1，在Clotho数据集上达到了25.5%的R@1，均为当前最先进的性能。这些结果表明FLAP在对齐表示学习中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

FLAP的研究成果在音频-文本检索、语音识别和多模态学习等领域具有广泛的应用潜力。其高效的表示学习方法能够为智能助手、内容检索系统等提供更准确的音频与文本理解能力，推动相关技术的进步与应用。未来，FLAP还可能在其他多模态任务中展现出更大的价值。

📄 摘要（原文）

We propose Fast Language-Audio Pre-training (FLAP), a self-supervised approach that efficiently and effectively learns aligned audio and language representations through masking, contrastive learning and reconstruction. For efficiency, FLAP randomly drops audio spectrogram tokens, focusing solely on the remaining ones for self-supervision. Through inter-modal contrastive learning, FLAP learns to align paired audio and text representations in a shared latent space. Notably, FLAP leverages multiple augmented views via masking for inter-modal contrast and learns to reconstruct the masked portion of audio tokens. Moreover, FLAP leverages large language models (LLMs) to augment the text inputs, contributing to improved performance. These approaches lead to more robust and informative audio-text representations, enabling FLAP to achieve state-of-the-art (SoTA) performance on audio-text retrieval tasks on AudioCaps (achieving 53.0% R@1) and Clotho (achieving 25.5% R@1).