Zvuk je ključan dio multimodalnog percipiranja. Za sustav – bilo da je to glasovni asistent, napredni sustav za sigurnost ili autonomni agent – da bi se ponašao prirodno, mora pokazati pun spektar slušnih sposobnosti. Ove sposobnosti uključuju transkripciju, klasifikaciju, dohvaćanje, razmišljanje, segmentaciju, grupiranje, preuredjivanje i rekonstrukciju. Sve ove funkcije oslanjaju se na transformaciju sirovog zvuka u međupredstavu, ili ugrađivanje. Međutim, istraživanja koja poboljšavaju slušne sposobnosti multimodalnih modela su bila fragmentirana, a ostale su važne neriješene pitanje: Kako usporediti performanse u domenama poput ljudskog govora i bioakustike? Kakvo je stvarno potencijalno performanse koje ostavljamo na stolu? I može li jedno, opće zvukovno ugrađivanje poslužiti kao temelj za sve ove sposobnosti?
Da bismo istražili ova pitanja i ubrzali napredak prema robustnoj mašinskoj zvukovnoj inteligenciji, stvorili smo Masivni zvukovni ugrađivački benchmark (MSEB), predstavljen na NeurIPS 2025. MSEB pruža potrebnu strukturu za odgovaranje na ova pitanja standardizirajući evaluaciju za obuhvatnu grupu od osam stvarnih sposobnosti koje vjerujemo da svaki inteligentni sustav mora posjedovati.
Tri temeljna stupa MSEB-a
MSEB je izgrađen na tri temeljna stupa dizajnirana da zajednici pruže alate potrebne za izgradnju sljedeće generacije modela razumijevanja zvuka.
Raznovrsni skupovi podataka za stvarne scenarije
Benchmark je samo toliko jak koliko su njegovi podaci. MSEB uključuje kuriranu zbirku pristupačnih skupova podataka koji bolje odražavaju našu raznoliku globalnu korisničku zajednicu. Temelj našeg benchmarka je skup podataka Simple Voice Questions (SVQ), novi resurs koji uključuje 177.352 kratkih, glasovnih upita na 26 lokacija i 17 jezika. Ovi zapisi su snimljeni u četiri različite akustične okoline (čisto, pozadinski govor, prometni šum i medijski šum) i uključuju bogatu metapodatke o atributima govornika i vremenski poravnate značajne termine. Prikupljeni smo i otvorili ovaj resurs, dostupan na Hugging Face-u.
MSEB također integrira visoko kvalitetne, javne skupove podataka koji pokrivaju raznovrsne zvukovne domene:
- Speech-MASSIVE: za višekratno razumijevanje govora i klasifikaciju namjera
- FSD50K: veliki skup podataka za višeklasnu prepoznavanje događaja okoline (200 klasa iz AudioSet Ontologije)
- BirdSet: masivni benchmark za ptice, uključujući kompleksne zvukovne snimke
Trenutno radimo na stvaranju i dodavanju još relevantnijih i velikih skupova podataka u MSEB. Pozivamo zajednicu da podijeli svoje prijedloge i izrazite interes za suradnju putem našeg GitHub repozitorija.
Obuhvatna grupa od osam osnovnih sposobnosti
Dizajn MSEB-a temelji se na pretpostavci da budućnost AI-ovog zvukovnog interakcije je multimodalna. Svaki zadatak koristi zvuk kao ključni unos, ali također uključuje informacije iz drugih modaliteta (poput tekstualnog konteksta ili baze znanja) kako bi simulirali realistične scenarije. MSEB je strukturiran oko osam osnovnih “super-zadataka”, tj. zadataka koji predstavljaju sposobnost vitalnu za inteligentni sustav:
- Dohvaćanje (glasovno pretraživanje): simulira glasovno pretraživanje pronalazeći relevantne dokumente ili odlomke u bazi znanja iz glasovnog upita.
- Razmišljanje (inteligentni asistent): testira sposobnost pronalaska preciznog odgovora unutar danog dokumenta ili odlomka na temelju glasovnog pitanja.
- Klasifikacija (nadzor/bezbednost): kategorizira zvukove na temelju atributa govornika, namjere korisnika, okoline snimanja ili specifičnih zvukovnih događaja.
- Transkripcija: pretvara zvukovni signal u tekstualnu reprezentaciju (poput automatskog prepoznavanja govora, ili ASR, za govorne jezike).
- Segmentacija (indeksiranje): identificira najvažnije termine unutar zvukovnog klipa i lokalizira ih s preciznim početnim i završnim vremenima.
- Grupiranje (organizacija): grupira zbirku zvukovnih uzoraka na temelju zajedničkih atributa (poput identiteta govornika ili okoline) bez ovisnosti o unaprijed definiranih oznaka.
- Preuredjivanje (refiniranje hipoteza): preuređuje popis dvosmislenih tekstualnih hipoteza (npr. ASR izlaz) kako bi bolje odgovarao originalnom glasovnom upitu.
- Rekonstrukcija (generativna AI): testira kvalitet ugrađivanja mjereći vjernost s kojom se originalni zvukovni val može regenerirati iz njega.
Zadaci MSEB-a kreću se od pristupa informacijama (dohvaćanje, preuredjivanje, razmišljanje), do osnovnih percepcijskih zadataka (klasifikacija, transkripcija, segmentacija), do viših nivoa organizacije i generacije (grupiranje, rekonstrukcija). Budući razvoj usmjeren je na praktične, multimodalne zadatke u novim domenama, poput glazbe ili kombinacija sa slikama.
Robustan okvir za evaluaciju i bazni pragovi
Primarni cilj MSEB-a je postavljanje jakih baznih pragova i otkrivanje prostora za poboljšanje. Naši početni eksperimenti potvrđuju da su trenutne zvukovne reprezentacije daleko od univerzalnosti, otkrivajući značajnu “glavobolj” (tj. maksimalno moguće poboljšanje) kroz sve osam zadataka.
MSEB pruža otvoreni i proširivi okvir koji omogućava istraživačima da bez prepreka integriraju i evaluiraju bilo koji tip modela – od konvencionalnih unimodalnih modela nizvodno do kaskadnih modela do kraj-na-kraj multimodalnih ugrađivačkih modela.
Prednosti i nedostaci MSEB-a
MSEB nudi brojne prednosti, uključujući standardizaciju evaluacije, pristupačnost i proširivost. Međutim, poput bilo kojeg novog okvira, ima i svoje nedostatke. Jedan od glavnih izazova je osiguravanje da svi podaci budu reprezentativni i da se kontinuirano dodaju novi skupovi podataka kako bi se održao relevantnost benchmarka.
Primjeri primjene MSEB-a
MSEB je već pronašao primjenu u raznim istraživačkim projektima. Na primjer, istraživači su koristili MSEB za evaluaciju novih modela koji kombiniraju zvuk i tekstualne podatke, što je rezultiralo značajnim poboljšanjima u preciznosti i vjernosti. Drugi su koristili MSEB za razvoj novih algoritama za segmentaciju zvuka, što je omogućilo bolje indeksiranje i pretraživanje zvukovnih podataka.
Budućnost MSEB-a
Trenutno, MSEB je u fazi kontinuiranog razvoja. Najnovija istraživanja pokazuju da je potencijal za daljnje poboljšanje velik, a zajednica istraživača aktivno radi na proširenju okvira i dodavanju novih zadataka. U 2026. godini, očekuje se da će MSEB postati standard za evaluaciju zvukovnih modela u industriji.
Zaključak
Masivni zvukovni ugrađivački benchmark (MSEB) predstavlja revolucionaran korak naprijed u razumijevanju zvuka. Standardizirajući evaluaciju za obuhvatnu grupu od osam stvarnih sposobnosti, MSEB pruža zajednici istraživača jak okvir za razvoj sljedeće generacije zvukovnih modela. S kontinuiranim razvojem i suradnjom, MSEB ima potencijal postati standard za evaluaciju zvukovnih modela u industriji.
Najčešća pitanja (FAQ)
Što je MSEB?
MSEB je Masivni zvukovni ugrađivački benchmark, otvoreni i proširivi okvir za evaluaciju zvukovnih modela. Standardizira evaluaciju za osam osnovnih sposobnosti koje svaki inteligentni sustav mora posjedovati.
Kako se MSEB razlikuje od drugih benchmarkova?
MSEB se razlikuje po svojoj obuhvatnoj grupi od osam sposobnosti, standardiziranoj evaluaciji i proširivosti. Također uključuje raznovrsne skupove podataka koji bolje odražavaju globalnu korisničku zajednicu.
Kako mogu koristiti MSEB za svoje istraživanje?
MSEB je otvoren i proširiv, što znači da istraživači mogu bez prepreka integriraju i evaluiraju bilo koji tip modela. Podaci su dostupni na Hugging Face-u, a zajednica istraživača aktivno radi na proširenju okvira.
Koji su budući ciljevi MSEB-a?
Budući ciljevi MSEB-a uključuju proširenje okvira s novim zadacima i domenama, kao i kontinuirano dodavanje novih skupova podataka. U 2026. godini, očekuje se da će MSEB postati standard za evaluaciju zvukovnih modela u industriji.
Kako mogu pridonijeti MSEB-u?
Zajednica istraživača može pridonijeti MSEB-u dijeljenjem prijedloga za nove zadatke, skupove podataka ili algoritme. Aktivno radimo na proširenju okvira i pozivamo zajednicu da se uključi putem našeg GitHub repozitorija.
