[논문리뷰] AuditoryBench++: Can Language Models Understand Auditory Knowledge without Hearing?

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저자: Hyunjong Ok, Suho Yoo, Hyeonjun Kim, Jaeho Lee

핵심 연구 목표

언어 모델(LLMs)이 오디오 입력 없이 텍스트만으로 청각적 상식과 추론 능력을 이해하는 데 부족함을 해결하고자 합니다. 이 격차를 해소하기 위해 청각 지식을 평가하는 AuditoryBench++ 벤치마크를 제시하고, LLM이 청각 정보를 “상상”하여 추론하는 AIR-CoT 방법론을 개발하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

본 연구는 두 가지 주요 요소로 구성됩니다. 첫째, AuditoryBench++는 Pitch, Duration, Loudness 비교, Animal Sound 인식, Auditory Context 추론의 다섯 가지 텍스트 전용 청각 추론 태스크를 포함하는 종합 벤치마크입니다. 둘째, AIR-CoT는 2단계 훈련 방식을 사용합니다. 1단계에서는 LLM이 [imagine] 특수 토큰을 생성하여 청각 지식이 필요한 텍스트 스팬을 감지하도록 훈련합니다. 2단계에서는 [/imagine] 토큰이 감지되면 CLAP 텍스트 인코더와 2계층 MLP를 통해 청각 임베딩을 생성하고 주입하여 모델이 청각 상상력을 발휘하도록 합니다.

주요 결과

AIR-CoT는 AuditoryBench++ 벤치마크에서 기존 LLM 및 증강 모델들을 뛰어넘는 성능을 보였습니다. 특히 Pitch 비교에서 83.89% (+8.25%p), Animal Sound 인식에서 71.55% (+9.34%p), Auditory Context 추론에서 82.67% (+11.88%p)의 정확도를 달성하며 상당한 개선을 보여주었습니다. 하지만 duration 및 loudness 비교 태스크에서는 성능 향상이 제한적이었는데, 이는 현재 오디오 표현이 시간적, 진폭적 단서를 잘 포착하지 못하기 때문으로 분석됩니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 LLM이 직접적인 오디오 입력 없이도 청각 지식을 상상하고 추론할 수 있는 가능성을 열어, 텍스트 기반 멀티모달 AI 시스템 개발에 중요한 기반을 제공합니다. AuditoryBench++는 LLM의 청각 이해도를 체계적으로 평가하는 표준 도구로 활용될 수 있으며, AIR-CoT는 LLM에 청각 상상력을 부여하는 효과적인 방법론을 제시하여 더욱 인간과 유사한 멀티모달 추론 능력을 가진 AI를 개발하는 데 기여할 것입니다. 다만, duration이나 loudness 같은 정량적 청각 속성 처리에 대한 추가 연구가 필요합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.