arXiv 论文：LALM 音频幻觉黑盒因果审计
原文标题：Does Location Matter? A Black-Box Causal Audit Reveals Model-Dependent Audio Grounding in LALM Hallucination
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研究者提出一种黑盒因果测试，通过 CLAP 相似度定位音频证据区域并用频谱门控移除，在三个大型音频语言模型上验证幻觉成因。结果显示定位消融优于随机移除，但原始检测价值因模型而异；结合空白与语言先验的对比解码可将 Qwen2-Audio 准确率从 57.1% 提升至 71.9%。
- 问题
- 大型音频语言模型常幻觉出不存在的物体声音，现有缓解方法被指分布外。
- 方法
- 黑盒因果测试：用 CLAP 相似度定位证据区域并频谱门控移除，与随机窗口对照，再用空白与语言先验的对比解码纠错。
- 结果
- Qwen2-Audio 准确率从 57.1% 提升至 71.9%；定位消融原始 AUROC 0.613 低于空白 0.721，但固定时长后定位优于随机移除。
- 影响
- 为音频幻觉提供可复用的黑盒审计与解码纠错手段，但因果画像不跨模型迁移，落地需按模型单独校准。
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