Audio Flamingo: A Novel Audio Language Model with Few-Shot Learning and Dialogue Abilities

本文提出了一种新的音频语言模型Audio Flamingo，它能够理解非语音声音和非语言语音，这对于LLMs在各种实际应用中至关重要。该模型具有强大的音频理解能力、通过上下文学习和检索快速适应未见过的任务的能力以及强大的多轮对话能力。我们引入了一系列训练技术、架构设计和数据策略来增强模型的这些能力。在各种音频理解任务上进行了广泛的评估，证实了我们方法的有效性，创造了新的最先进的基准。我们的演示网站是https://audioflamingo.github.io/，代码在https://github.com/NVIDIA/audio-flamingo上开源。

论文旨在提出一种新的音频语言模型，以解决LLMs理解音频的问题，包括非语音声音和非语言言语。该模型还需要具备快速适应未见任务的能力和强大的多轮对话能力。

论文提出了一系列训练技巧、架构设计和数据策略，以增强音频理解能力。其中包括使用半监督学习和无监督学习，以及使用自注意力机制和对抗性训练等技术。

论文通过在多个音频理解任务上进行广泛评估，证明了该方法的有效性，并创造了新的最先进的基准。论文还提供了一个演示网站和开源代码。

最近在这个领域中，也有其他一些相关的研究，如《Learning to Learn from Audio and Text》、《AudioBERT: A Speech Recognition Model with Bidirectional Transformer Encoders》等。