本文作者來自上海交通大學(xué)，清華大學(xué)，劍橋大學(xué)和上海人工智能實驗室。一作陳哲為上海交通大學(xué)博一學(xué)生，師從上海交通大學(xué)人工智能學(xué)院王鈺教授。通訊作者為王鈺教授（主頁：https://yuwangsjtu.github.io/）與清華大學(xué)電子工程系張超教授（主頁：https://mi.eng.cam.ac.uk/~cz277）。

• 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2403.14168
• 項目主頁：https://jack-zc8.github.io/M3AV-dataset-page/
• 論文標(biāo)題：M3AV: A Multimodal, Multigenre, and Multipurpose Audio-Visual Academic Lecture Dataset

摘要

開源學(xué)術(shù)演講錄像是一種普遍流行的在線分享學(xué)術(shù)知識的方法。這些視頻包含豐富的多模態(tài)信息，包括演講者的語音、面部表情和身體動作，幻燈片中的文本和圖片，和對應(yīng)的論文文本信息。目前很少有數(shù)據(jù)集能夠同時支持多模態(tài)內(nèi)容識別和理解任務(wù)，部分原因是缺乏高質(zhì)量的人工標(biāo)注。

該工作提出了一個新的多模態(tài)、多類型、多用途的視聽學(xué)術(shù)演講數(shù)據(jù)集（M3AV），它包含來自五個來源的近 367 小時的視頻，涵蓋計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)和生物學(xué)主題。憑借高質(zhì)量的人工標(biāo)注，特別是高價值的命名實體，數(shù)據(jù)集可以用于多種視聽識別和理解任務(wù)。在上下文語音識別、語音合成以及幻燈片和腳本生成任務(wù)上進(jìn)行的評估表明，M3AV 的多樣性使其成為一個具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集。目前該工作已被 ACL 2024 主會接收。

數(shù)據(jù)集信息

M3AV 數(shù)據(jù)集主要由以下幾個部分組成：

1. 帶有復(fù)雜塊的幻燈片，它們將會被按照空間位置關(guān)系進(jìn)行合并。

2. 口語和書面形式的，包含特殊詞匯以及單詞級時間戳的語音轉(zhuǎn)寫文本。

3. 視頻對應(yīng)的論文文本。

從下表可以看出，M3AV 數(shù)據(jù)集包含最多人工標(biāo)注的幻燈片、語音和論文資源，因此不僅支持多模態(tài)內(nèi)容的識別任務(wù)，還支持高級學(xué)術(shù)知識的理解任務(wù)。

同時，M3AV 數(shù)據(jù)集在各方面與其他學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)集相比，內(nèi)容較為豐富，同時也是可訪問的資源。

實驗任務(wù)

M3AV 數(shù)據(jù)集在多模態(tài)感知與理解方面設(shè)計了三個任務(wù)，分別是基于上下文的語音識別、自發(fā)風(fēng)格的語音合成、幻燈片與腳本生成。

任務(wù)一：基于上下文的語音識別

一般的端到端模型在稀有詞識別上存在問題。從下表的 AED 和 RNN-T 模型可以看出，稀有詞詞錯率（BWER）與全部詞錯率（WER）相比，增加了兩倍以上。通過使用 TCPGen 利用 OCR 信息來進(jìn)行基于上下文的語音識別，RNN-T 模型在開發(fā)和測試集上的 BWER 分別有相對 37.8% 和 34.2% 的降低。

任務(wù)二：自發(fā)風(fēng)格的語音合成

自發(fā)風(fēng)格的語音合成系統(tǒng)迫切地需求真實場景下的語音數(shù)據(jù)，以產(chǎn)生更接近自然會話模式的語音。論文作者引入了 MQTTS 作為實驗?zāi)Ｐ?，可以發(fā)現(xiàn)與各個預(yù)訓(xùn)練模型相比，MQTTS 的各項評估指標(biāo)最佳。這表明 M3AV 數(shù)據(jù)集中的真實語音可以驅(qū)動 AI 系統(tǒng)模擬出更自然的語音。

任務(wù)三：幻燈片與腳本生成

幻燈片和腳本生成（SSG）任務(wù)旨在促進(jìn) AI 模型理解和重建先進(jìn)的學(xué)術(shù)知識，從而幫助研究人員處理快速更新迭代的學(xué)術(shù)資料，有效地開展學(xué)術(shù)研究。

從下表可以看出，開源模型（LLaMA-2， InstructBLIP）在從 7B 提升到 13B 時，性能提升有限，落后于閉源模型（GPT-4 和 GPT-4V）。因此，除了提升模型尺寸，論文作者認(rèn)為還需要有高質(zhì)量的多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。值得注意的是，先進(jìn)的多模態(tài)大模型（GPT-4V）已經(jīng)超過了由多個單模態(tài)模型組成的級聯(lián)模型。

此外，檢索增強(qiáng)生成（RAG）有效提升了模型性能：下表顯示，引入的論文文本同時提升了生成的幻燈片與腳本的質(zhì)量。

結(jié)論

這篇工作發(fā)布了涵蓋多個學(xué)術(shù)領(lǐng)域的多模態(tài)、多類型、多用途視聽數(shù)據(jù)集（M3AV）。該數(shù)據(jù)集包含人工標(biāo)注的語音轉(zhuǎn)錄、幻燈片和額外提取的論文文本，為評估 AI 模型識別多模態(tài)內(nèi)容和理解學(xué)術(shù)知識的能力提供了基礎(chǔ)。論文作者詳細(xì)介紹了創(chuàng)建流程，并對該數(shù)據(jù)集進(jìn)行了各種分析。此外，他們構(gòu)建了基準(zhǔn)并圍繞數(shù)據(jù)集進(jìn)行了多項實驗。最終，論文作者發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的模型在感知和理解學(xué)術(shù)演講視頻方面仍有較大的提升空間。

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