AI4Reading: Chinese Audiobook Interpretation System Based on Multi-Agent Collaboration
作者: Minjiang Huang, Jipeng Qiang, Yi Zhu, Chaowei Zhang, Xiangyu Zhao, Kui Yu
分类: cs.CL
发布日期: 2025-12-29
备注: ACL 2025 demo
💡 一句话要点
提出AI4Reading，一个基于多智能体协作的中文有声书解读系统
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 有声书解读 多智能体协作 大型语言模型 语音合成 自动化内容生成
📋 核心要点
- 人工创作有声书解读耗时且成本高昂，难以满足日益增长的需求。
- AI4Reading通过多智能体协作，利用大语言模型和语音合成技术自动生成有声书解读。
- 实验结果表明，AI4Reading生成的解读脚本在准确性和简洁性上优于人工，但在语音质量上仍有提升空间。
📝 摘要（中文）
有声书解读正受到越来越多的关注，因为它们提供了对书籍的可访问和深入的分析，为读者提供了实践见解和智力启发。然而，人工创作过程仍然耗时且资源密集。为了应对这一挑战，我们提出了AI4Reading，一个利用大型语言模型（LLMs）和语音合成技术生成类似播客的有声书解读的多智能体协作系统。该系统旨在满足三个关键目标：准确的内容保留、增强的可理解性和逻辑的叙事结构。为了实现这些目标，我们开发了一个由11个专业智能体组成的框架，包括主题分析师、案例分析师、编辑、叙述者和校对员，它们协同工作以探索主题、提取真实世界的案例、改进内容组织并合成自然的口语。通过将专家解读与我们系统的输出进行比较，结果表明，尽管AI4Reading在语音生成质量方面仍有差距，但生成的解读脚本更简单、更准确。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决有声书解读内容创作效率低下的问题。现有的人工创作方式耗时费力，难以规模化生产高质量的解读内容。因此，需要一种自动化的方法来生成准确、易懂且具有逻辑性的有声书解读。
核心思路：论文的核心思路是利用多智能体协作的方式，将有声书解读任务分解为多个子任务，并由不同的智能体负责完成。每个智能体专注于特定的任务，例如主题分析、案例提取、内容编辑和语音合成，从而提高整体的效率和质量。这种分工协作的方式能够充分利用大语言模型的强大能力，并模拟人类专家团队的工作流程。
技术框架：AI4Reading系统包含11个专业智能体，它们协同完成有声书解读任务。整体流程如下：首先，主题分析师智能体负责分析书籍的主题和核心思想；然后，案例分析师智能体负责提取与主题相关的真实世界案例；接着，编辑智能体负责对内容进行组织和润色，确保逻辑清晰；最后，叙述者智能体负责将文本转化为自然流畅的语音。此外，还有校对员智能体负责检查和纠正错误，确保最终输出的质量。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个基于多智能体协作的自动化有声书解读系统。与传统的单一大语言模型方法相比，该系统能够更好地模拟人类专家团队的工作流程，从而生成更准确、更易懂且更具逻辑性的解读内容。此外，该系统还引入了多个专业智能体，例如主题分析师和案例分析师，从而能够更深入地挖掘书籍的内涵。
关键设计：每个智能体都基于大语言模型进行设计，并针对其特定的任务进行了优化。例如，主题分析师智能体使用了特定的提示工程（prompt engineering）技术，以提高其主题分析的准确性。案例分析师智能体则使用了知识图谱等技术，以提高其案例提取的效率。此外，系统还使用了特定的损失函数来优化语音合成的质量。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，AI4Reading生成的解读脚本在准确性和简洁性上优于人工创作的脚本。虽然在语音生成质量方面仍有差距，但AI4Reading在内容理解和逻辑组织方面表现出色，为自动化有声书解读提供了一种可行的解决方案。具体的性能数据和提升幅度在论文中未详细说明，属于未知信息。
🎯 应用场景
AI4Reading系统可应用于大规模有声书解读内容的自动生成，降低制作成本，提高生产效率。该技术可服务于教育、文化传播等领域，为读者提供更便捷、更深入的阅读体验。未来，该系统还可扩展到其他类型的文本解读，例如新闻报道、学术论文等。
📄 摘要（原文）
Audiobook interpretations are attracting increasing attention, as they provide accessible and in-depth analyses of books that offer readers practical insights and intellectual inspiration. However, their manual creation process remains time-consuming and resource-intensive. To address this challenge, we propose AI4Reading, a multi-agent collaboration system leveraging large language models (LLMs) and speech synthesis technology to generate podcast, like audiobook interpretations. The system is designed to meet three key objectives: accurate content preservation, enhanced comprehensibility, and a logical narrative structure. To achieve these goals, we develop a framework composed of 11 specialized agents,including topic analysts, case analysts, editors, a narrator, and proofreaders that work in concert to explore themes, extract real world cases, refine content organization, and synthesize natural spoken language. By comparing expert interpretations with our system's output, the results show that although AI4Reading still has a gap in speech generation quality, the generated interpretative scripts are simpler and more accurate.