SAKURA: On the Multi-hop Reasoning of Large Audio-Language Models Based on Speech and Audio Information

📄 arXiv: 2505.13237v3 📥 PDF

作者: Chih-Kai Yang, Neo Ho, Yen-Ting Piao, Hung-yi Lee

分类: eess.AS, cs.CL, cs.SD

发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-08-24)

备注: Accepted to Interspeech 2025 (Oral). Update acknowledgement in this version. Project page: https://github.com/ckyang1124/SAKURA

💡 一句话要点

提出SAKURA基准以评估大音频语言模型的多跳推理能力

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

关键词: 大音频语言模型 多跳推理 多模态推理 语音处理 音频信息 SAKURA基准 信息整合

📋 核心要点

  1. 现有的大音频语言模型在多跳推理能力上缺乏系统评估，尤其是在整合语音和音频信息方面存在困难。
  2. 本文提出SAKURA基准，专注于评估LALMs在多跳推理中的表现，填补了现有研究的空白。
  3. 实验结果显示，LALMs在多跳推理任务中表现不佳，尽管能够提取相关信息，整合能力仍显不足。

📝 摘要（中文）

大音频语言模型（LALMs）在语音和音频处理任务上表现出色，但其推理能力，尤其是多跳推理，尚未得到系统评估。现有基准主要关注一般的语音和音频处理任务、对话能力及公平性，忽视了多跳推理的评估。为此，本文提出SAKURA基准，专门评估LALMs在语音和音频信息基础上的多跳推理能力。结果表明，尽管LALMs能够正确提取相关信息，但在整合语音/音频表示进行多跳推理时仍面临挑战，揭示了多模态推理中的关键限制，为未来研究提供了重要见解和资源。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大音频语言模型在多跳推理能力评估中的不足，现有方法未能系统性地考察其在语音和音频信息整合方面的表现。

核心思路：通过引入SAKURA基准，专门设计用于评估LALMs的多跳推理能力，强调对语音和音频信息的整合能力。

技术框架：SAKURA基准包含多个任务，要求模型在给定的语音和音频信息中进行多步推理，评估其信息整合能力。主要模块包括信息提取、推理过程和结果评估。

关键创新：SAKURA基准的提出是本文的核心创新，它系统性地评估了LALMs在多跳推理中的表现，与现有基准相比，专注于多模态信息的整合能力。

关键设计：在实验中，设置了特定的损失函数以优化模型在多跳推理任务中的表现，同时设计了多样化的任务场景以全面评估模型能力。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

实验结果显示，LALMs在SAKURA基准上的表现不尽如人意，尽管在信息提取方面表现良好，但在多跳推理中整合能力不足，揭示了其在处理复杂多模态信息时的局限性。这一发现为未来的研究提供了重要的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能语音助手、自动语音识别系统和多模态信息检索等。通过提升大音频语言模型的推理能力，能够更好地理解和处理复杂的语音和音频信息，进而推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Large audio-language models (LALMs) extend the large language models with multimodal understanding in speech, audio, etc. While their performances on speech and audio-processing tasks are extensively studied, their reasoning abilities remain underexplored. Particularly, their multi-hop reasoning, the ability to recall and integrate multiple facts, lacks systematic evaluation. Existing benchmarks focus on general speech and audio-processing tasks, conversational abilities, and fairness but overlook this aspect. To bridge this gap, we introduce SAKURA, a benchmark assessing LALMs' multi-hop reasoning based on speech and audio information. Results show that LALMs struggle to integrate speech/audio representations for multi-hop reasoning, even when they extract the relevant information correctly, highlighting a fundamental challenge in multimodal reasoning. Our findings expose a critical limitation in LALMs, offering insights and resources for future research.