T-CLAP: Temporal-Enhanced Contrastive Language-Audio Pretraining

📄 arXiv: 2404.17806v1 📥 PDF

作者: Yi Yuan, Zhuo Chen, Xubo Liu, Haohe Liu, Xuenan Xu, Dongya Jia, Yuanzhe Chen, Mark D. Plumbley, Wenwu Wang

分类: cs.SD, cs.CL, cs.LG, eess.AS

发布日期: 2024-04-27

备注: Preprint submitted to IEEE MLSP 2024

💡 一句话要点

提出T-CLAP以解决音频与语言特征时间信息捕捉不足问题

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

关键词: 对比学习 音频处理 多模态学习 时间信息 语言模型 音频生成 检索系统

📋 核心要点

  1. 现有的对比语言-音频预训练方法在捕捉音频和文本特征的时间信息方面存在显著不足，影响了其在实际应用中的表现。
  2. 本文提出T-CLAP，通过利用大型语言模型生成时间对比的音频描述，并设计新的时间聚焦对比损失来改进CLAP模型。
  3. 实验结果表明，T-CLAP在多个下游任务中表现优异，尤其在捕捉声音事件的时间关系上显著提升，超越了现有最先进模型。

📝 摘要（中文）

对比语言-音频预训练（CLAP）旨在对齐音频与语言的表示，已在检索和分类任务中取得显著成绩。然而，现有CLAP在捕捉音频和文本特征的时间信息方面存在不足，限制了其在音频检索和生成等任务中的表现。为了解决这一问题，本文提出了T-CLAP，一个增强时间信息的CLAP模型。我们利用大型语言模型（LLMs）和混合策略，从大量音频-文本数据集中生成时间对比的音频片段描述。随后，设计了一种新的时间聚焦对比损失，通过这些合成数据对CLAP模型进行微调。实验结果表明，T-CLAP在捕捉声音事件的时间关系方面表现更佳，并显著超越了现有的最先进模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有CLAP模型在音频和文本特征的时间信息捕捉不足的问题，这一缺陷限制了其在音频检索和生成任务中的有效性。

核心思路：T-CLAP通过引入大型语言模型生成时间对比的音频描述，结合新的时间聚焦对比损失，增强了模型对时间信息的理解能力。

技术框架：T-CLAP的整体架构包括数据生成模块、时间对比损失模块和模型微调阶段。首先，通过LLMs生成描述，然后利用这些描述进行模型的训练和微调。

关键创新：T-CLAP的主要创新在于引入了时间对比的概念，通过合成数据增强模型对时间关系的学习能力，这与传统的CLAP方法形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了新的时间聚焦对比损失函数，优化了模型的训练过程，并在网络结构上进行了调整，以更好地捕捉时间信息。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

在多个下游任务中，T-CLAP显著提高了模型性能，尤其在音频事件的时间关系捕捉方面，超越了现有最先进模型，提升幅度达到了XX%（具体数据待补充）。

🎯 应用场景

T-CLAP的研究成果在音频检索、音频生成和多模态学习等领域具有广泛的应用潜力。通过更好地捕捉音频与语言之间的时间关系，T-CLAP能够提升多模态系统的性能，推动智能音频分析和生成技术的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Contrastive language-audio pretraining~(CLAP) has been developed to align the representations of audio and language, achieving remarkable performance in retrieval and classification tasks. However, current CLAP struggles to capture temporal information within audio and text features, presenting substantial limitations for tasks such as audio retrieval and generation. To address this gap, we introduce T-CLAP, a temporal-enhanced CLAP model. We use Large Language Models~(LLMs) and mixed-up strategies to generate temporal-contrastive captions for audio clips from extensive audio-text datasets. Subsequently, a new temporal-focused contrastive loss is designed to fine-tune the CLAP model by incorporating these synthetic data. We conduct comprehensive experiments and analysis in multiple downstream tasks. T-CLAP shows improved capability in capturing the temporal relationship of sound events and outperforms state-of-the-art models by a significant margin.