TAU: A Benchmark for Cultural Sound Understanding Beyond Semantics

📄 arXiv: 2509.26329v1 📥 PDF

作者: Yi-Cheng Lin, Yu-Hua Chen, Jia-Kai Dong, Yueh-Hsuan Huang, Szu-Chi Chen, Yu-Chen Chen, Chih-Yao Chen, Yu-Jung Lin, Yu-Ling Chen, Zih-Yu Chen, I-Ning Tsai, Hsiu-Hsuan Wang, Ho-Lam Chung, Ke-Han Lu, Hung-yi Lee

分类: eess.AS, cs.CL, cs.LG, cs.SD

发布日期: 2025-09-30

备注: 5 pages; submitted to ICASSP 2026

💡 一句话要点

TAU：一个用于文化声音理解的基准，超越语义层面

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

关键词: 音频理解 文化声音 多模态学习 基准数据集 音频-语言模型

📋 核心要点

  1. 现有音频-语言模型在文化特定声音理解方面存在不足，无法有效识别本地化、非语义的音频线索。
  2. TAU基准通过结合精选数据、人工编辑和LLM辅助问题生成，构建了一个包含台湾特色声景的数据集。
  3. 实验表明，即使是最先进的LALM在TAU基准上的表现也远低于人类，突显了文化背景在声音理解中的重要性。

📝 摘要（中文）

大型音频-语言模型（LALM）正在迅速发展，但大多数评估侧重于语音或全球通用的声音，忽略了具有文化特色的线索。这引发了一个关键问题：当前的模型能否推广到本地化的、非语义的音频，这些音频能被当地社区立即识别，但局外人却无法识别？为了解决这个问题，我们提出了TAU（台湾音频理解），这是一个关于日常台湾“声景”的基准。TAU是通过一个结合了精选来源、人工编辑和LLM辅助问题生成的流程构建的，产生了702个音频片段和1,794个多项选择题，这些问题仅凭转录无法解决。实验表明，包括Gemini 2.5和Qwen2-Audio在内的最先进的LALM的性能远低于当地人。TAU证明了需要本地化的基准来揭示文化盲点，指导更公平的多模态评估，并确保模型服务于全球主流以外的社区。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有音频-语言模型在理解文化特定声音方面的不足。现有模型主要关注语音和全球通用声音，忽略了本地化的、非语义的音频线索，导致模型无法识别特定文化背景下的声音。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对特定文化（台湾）的音频理解基准（TAU），该基准包含具有文化特色的声音，并设计了无法仅通过转录解决的问题，从而评估模型在文化声音理解方面的能力。通过这种方式，可以揭示现有模型的文化盲点，并推动更公平的多模态评估。

技术框架：TAU的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：从各种来源收集与台湾文化相关的声音片段。2) 数据清洗和编辑：人工编辑和筛选收集到的音频片段，确保数据的质量和相关性。3) 问题生成：利用大型语言模型（LLM）辅助生成多项选择题，这些问题需要理解声音的文化背景才能正确回答。4) 基准测试：使用TAU基准测试现有的音频-语言模型，并与人类的表现进行比较。

关键创新：TAU的关键创新在于其专注于文化特定声音理解，并构建了一个高质量的、具有挑战性的基准数据集。与以往主要关注语音或通用声音的基准不同，TAU强调了文化背景在声音理解中的重要性。此外，利用LLM辅助问题生成也提高了基准的构建效率。

关键设计：TAU数据集包含702个音频片段和1,794个多项选择题。问题设计避免了仅通过转录就能解决的情况，而是需要模型理解声音的文化含义。论文没有详细说明具体的参数设置、损失函数或网络结构，因为其重点在于基准的构建和评估，而不是提出新的模型。

📊 实验亮点

实验结果表明，包括Gemini 2.5和Qwen2-Audio在内的最先进的LALM在TAU基准上的表现远低于当地人类。这一结果突显了现有模型在文化声音理解方面的局限性，并强调了构建本地化基准的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更具文化敏感性的音频理解系统，例如智能助手、内容推荐系统和文化遗产保护应用。通过提高模型对不同文化背景下声音的理解能力，可以更好地服务于全球用户，并促进跨文化交流。

📄 摘要（原文）

Large audio-language models are advancing rapidly, yet most evaluations emphasize speech or globally sourced sounds, overlooking culturally distinctive cues. This gap raises a critical question: can current models generalize to localized, non-semantic audio that communities instantly recognize but outsiders do not? To address this, we present TAU (Taiwan Audio Understanding), a benchmark of everyday Taiwanese "soundmarks." TAU is built through a pipeline combining curated sources, human editing, and LLM-assisted question generation, producing 702 clips and 1,794 multiple-choice items that cannot be solved by transcripts alone. Experiments show that state-of-the-art LALMs, including Gemini 2.5 and Qwen2-Audio, perform far below local humans. TAU demonstrates the need for localized benchmarks to reveal cultural blind spots, guide more equitable multimodal evaluation, and ensure models serve communities beyond the global mainstream.