Interpretable Perception and Reasoning for Audiovisual Geolocation

📄 arXiv: 2603.05708v1 📥 PDF

作者: Yiyang Su, Xiaoming Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-05

💡 一句话要点

提出AVG框架，利用可解释的视听感知与推理实现高精度地理定位。

🎯 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: 视听融合 地理定位 多模态学习 声学原子 大语言模型

📋 核心要点

  1. 现有基于图像的定位方法存在视觉景观模糊性问题，且未充分利用音频线索。
  2. AVG框架通过可解释的视听感知与推理，分解音频为声学原子，并结合视觉信息进行地理定位。
  3. 实验表明，该框架显著优于单模态基线，验证了声景感知在地理定位中的重要作用。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“视听地理定位”（Audiovisual Geolocation）的框架，旨在通过可解释的感知和推理来解决地理定位中的模糊性问题。为了评估该框架，作者构建了一个高质量的全球规模视频基准数据集AVG，包含来自1000个不同地点的20000个精选片段。该框架分为三个阶段：感知阶段，利用混合自回归稀疏自编码器将噪声音频分解为语义化的“声学原子”；多模态推理阶段，使用通过Group Relative Policy Optimization (GRPO) 微调的MLLM来合成这些原子与视觉特征；以及精度预测阶段，使用黎曼流匹配在$S^2$流形上进行预测。实验结果表明，该框架显著优于单模态基线，证明了声景的可解释感知提供了一种关键的正交信号，与多模态推理相结合，能够实现高精度的全球定位。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决全球地理定位中，由于视觉信息模糊性以及缺乏对音频信息有效利用而导致定位精度不高的问题。现有方法主要依赖视觉信息，忽略了音频中蕴含的丰富地理信息，并且缺乏对音频信息的有效解析和利用。

核心思路：论文的核心思路是将音频信息解耦为具有语义信息的“声学原子”，并将其与视觉信息进行融合，从而提高地理定位的精度。通过可解释的感知和推理，利用音频和视觉信息的互补性，克服视觉模糊性带来的挑战。

技术框架：该框架包含三个主要阶段：1) 感知阶段：使用混合自回归稀疏自编码器将噪声音频分解为语义化的“声学原子”。2) 多模态推理阶段：使用通过Group Relative Policy Optimization (GRPO) 微调的MLLM来合成这些原子与视觉特征。3) 精度预测阶段：使用黎曼流匹配在$S^2$流形上进行预测。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了“声学原子”的概念，并使用混合自回归稀疏自编码器进行提取，实现了对音频信息的有效解耦和语义化表示。2) 使用Group Relative Policy Optimization (GRPO) 微调MLLM，提高了多模态推理的性能。3) 使用黎曼流匹配在$S^2$流形上进行精度预测，更符合地理定位的实际场景。

关键设计：在感知阶段，混合自回归稀疏自编码器的具体结构和参数设置（例如，自编码器的层数、每层的神经元数量、稀疏性惩罚系数等）未知。在多模态推理阶段，GRPO的具体实现细节（例如，奖励函数的设计、策略梯度算法的选择等）未知。在精度预测阶段，黎曼流匹配的具体实现细节（例如，流函数的选择、数值积分方法等）未知。

📊 实验亮点

该框架在AVG基准数据集上取得了显著的性能提升，超越了单模态基线。具体性能数据和提升幅度未知，但摘要明确指出该框架“显著优于单模态基线”，表明视听信息的融合对于地理定位具有重要意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域，通过融合视听信息，提高定位精度和鲁棒性。在应急救援场景中，可以帮助救援人员快速定位遇险者位置。未来，该技术有望应用于城市规划、环境监测等领域，实现更智能化的城市管理。

📄 摘要（原文）

While recent advances in Multimodal Large Language Models (MLLMs) have improved image-based localization, precise global geolocation remains a formidable challenge due to the inherent ambiguity of visual landscapes and the largely untapped potential of auditory cues. In this paper, we introduce Audiovisual Geolocation, a framework designed to resolve geographic ambiguity through interpretable perception and reasoning. We present AVG, a high-quality global-scale video benchmark for geolocation, comprising 20,000 curated clips across 1,000 distinct locations. To address the complexity of audiovisual geolocation, we propose a three-stage framework: (1) a Perception stage that utilizes a mixture-autoregressive sparse autoencoder to decompose noisy audio into semantically grounded "acoustic atoms"; (2) a Multimodal Reasoning stage that employs an MLLM finetuned via Group Relative Policy Optimization (GRPO) to synthesize these atoms with visual features; and (3) a Precision Prediction stage using Riemannian Flow Matching on the $S^2$ manifold. Our experiments demonstrate that our framework significantly outperforms unimodal baselines. These results entail that interpretable perception of the soundscape provides a critical, orthogonal signal that, when coupled with multimodal reasoning, enables high-precision global localization.