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文章核心总结与创新点

主要内容

本文针对现有多模态大语言模型（MLLMs）评估基准中缺乏对人类语音细粒度视听推理能力测试的问题，提出了AV-SpeakerBench基准数据集。该数据集包含3212个选择题，聚焦真实世界视频中以说话人为核心的视听推理任务，涵盖说话人检测、识别、计数、语音内容推理、时间定位等12类任务。通过对主流闭源模型（如Gemini系列）和开源模型（如Qwen3-Omni-30B）的全面评估，发现Gemini 2.5 Pro表现最佳（总体准确率73.04%），但与人类表现（93.74%）仍有20余个百分点的差距；开源模型中Qwen3-Omni-30B接近Gemini 2.0 Flash水平，但视听融合能力较弱。研究还揭示，音频感知不足、时间定位不准是模型失败的主要原因，为未来多模态模型的优化提供了明确方向。

创新点

1. 以说话人为核心的任务设计：突破现有基准聚焦场景或事件的局限，将说话人作为推理核心单元，要求模型关联“谁在说、说什么、何时说”，适配真实世界人机交互需求。
2. 融合驱动的问题构造：所有问题均嵌入视听依赖关系，必须通过跨模态融合求解（如将语音短语与视觉人物绑定、基于视觉事件定位语音内容），避免单模态捷径。
3. 高质量人工标注流程：通过多阶段专家审核确保标注的时间精度和跨模态有效性，视频片段选自YouTube真实场景（电影片段、访谈、播客等），覆盖多样对话场景和视觉复杂度。