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计算机科学 > 声音

arXiv:2501.00398 (cs)
[提交于 2024年12月31日 (v1) ,最后修订 2025年4月3日 (此版本, v2)]

标题: TSPE:用于改进零样本音频分类的任务特定提示集成

标题: TSPE: Task-Specific Prompt Ensemble for Improved Zero-Shot Audio Classification

Authors:Nishit Anand, Ashish Seth, Ramani Duraiswami, Dinesh Manocha
摘要: 音频语言模型(ALMs)在零样本音频分类任务中表现出色,该任务要求模型在测试时通过利用描述性的自然语言提示来对之前未见过的音频片段进行分类。 我们介绍了TSPE(特定任务提示集成),这是一种简单且无需训练的硬提示方法,通过为不同的音频分类任务定制提示,提升了ALMs的零样本性能。 与使用通用模板提示(如“汽车的声音”)不同,我们生成了上下文丰富的提示,例如“从隧道传来的汽车声音”。 具体来说,我们利用标签信息识别合适的声学属性(如“响亮”和“微弱”)以及适当的声源(如“隧道”和“街道”),并将这些信息融入到音频语言模型(ALMs)用于音频分类的提示中。 此外,为了增强音频文本对齐,我们在TSPE生成的任务特定提示之间进行提示集成。 当在12个不同的音频分类数据集上进行评估时,TSPE在ALMs上显示出1.23%-16.36%的绝对改进,超过了原始的零样本评估。
摘要: Audio-language models (ALMs) excel in zero-shot audio classification, a task where models classify previously unseen audio clips at test time by leveraging descriptive natural language prompts. We introduce TSPE (Task-Specific Prompt Ensemble), a simple, training-free hard prompting method that boosts ALEs' zero-shot performance by customizing prompts for diverse audio classification tasks. Rather than using generic template-based prompts like "Sound of a car" we generate context-rich prompts, such as "Sound of a car coming from a tunnel". Specifically, we leverage label information to identify suitable sound attributes, such as "loud" and "feeble", and appropriate sound sources, such as "tunnel" and "street" and incorporate this information into the prompts used by Audio-Language Models (ALMs) for audio classification. Further, to enhance audio-text alignment, we perform prompt ensemble across TSPE-generated task-specific prompts. When evaluated on 12 diverse audio classification datasets, TSPE improves performance across ALMs by showing an absolute improvement of 1.23-16.36% over vanilla zero-shot evaluation.
评论: accepted到SALMA Workshop ICASSP 2025
主题: 声音 (cs.SD) ; 人工智能 (cs.AI); 计算与语言 (cs.CL); 机器学习 (cs.LG); 音频与语音处理 (eess.AS)
引用方式: arXiv:2501.00398 [cs.SD]
  (或者 arXiv:2501.00398v2 [cs.SD] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.00398
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Nishit Anand [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2024 年 12 月 31 日 11:27:17 UTC (432 KB)
[v2] 星期四, 2025 年 4 月 3 日 01:09:23 UTC (712 KB)
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