研究：音频大模型无法判断自身转录是否可靠
原文标题：Audio LLMs Know When They Can't Hear You
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研究发现音频大模型对自身转录可靠性判断很差，多数情况下都认为转录可靠，现有语音质量预测、生成不确定性与 WER 估计信号有限。但可靠性信息强烈编码于音频编码器表示中，据此训练的轻量预测器在域内与跨域 macro-F1 达 81.10% 与 78.09%，可在生成前触发澄清请求，且标签可跨模型家族迁移。
- 问题
- 音频大模型无法判断自身转录是否可靠，容易基于错误转写作答。
- 方法
- 发现可靠性信息编码于冻结音频编码器表示中，据此训练轻量预测器在生成前判断并触发澄清请求。
- 结果
- 域内 macro-F1 81.10%，跨域 78.09%，优于语音质量预测与生成不确定性等基线。
- 影响
- 语音交互产品可在低质量录音时先反问用户，避免答非所问，且无需改动底层模型。
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音频大模型多数情况下误判自身转录可靠，但冻结编码器表示上训练的轻量预测器可达81.10%域内macro-F1。
- •让音频LLM自评转录是否可靠，发现其判断很差：多数情况下预测转录可靠
- •现有语音质量预测、音频LLM生成不确定性、转录条件WER估计提供的信号均有限
- •可靠性信息强烈编码在模型音频编码器表示中，可据此在生成前预测可靠性类别
- •轻量预测器在冻结音频编码器表示上运行，域内macro-F1 81.10%、跨域78.09%，优于基线
- •预测不可靠时可触发向用户澄清，可靠查询则不改动底层音频LLM；标签可跨模型家族迁移
为什么重要：语音交互在录音质量差时容易基于错误转录作答，这条给出一个不改动主模型、生成前即可拦截的轻量方案。
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