這項(xiàng)由卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Shikhar Bharadwaj、Samuele Cornell、Kwanghee Choi等研究者與日本產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所合作完成的研究，發(fā)表于2025年7月的arXiv預(yù)印本平臺，有興趣深入了解的讀者可以通過論文編號arXiv:2507.14129v1訪問完整論文。

當(dāng)我們談到人工智能時，大多數(shù)人首先想到的是能聊天的ChatGPT或能畫畫的AI。但你有沒有想過，電腦如何才能真正"聽懂"這個世界？不僅僅是識別人類說話，而是理解鳥鳴、音樂、環(huán)境聲音，甚至回答關(guān)于聲音的問題？這正是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)要解決的問題。他們開發(fā)了一個名為OpenBEATs的系統(tǒng)，就像給電腦裝上了一雙無所不能的"耳朵"。

在人工智能的世界里，有一種神奇的學(xué)習(xí)方法叫做"掩碼預(yù)測"。你可以把它理解成一種特殊的猜謎游戲：給電腦展示一張圖片，但故意遮住其中一部分，讓它猜被遮住的內(nèi)容是什么。這種方法在文字處理和圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功。但在音頻領(lǐng)域，這種技術(shù)的應(yīng)用還很有限。之前有一個叫BEATs的系統(tǒng)嘗試過，但它就像一個藏在深宮里的寶貝，研究代碼從未公開，讓其他研究者無法在此基礎(chǔ)上繼續(xù)改進(jìn)。

更重要的是，現(xiàn)有的音頻AI系統(tǒng)都有一個致命弱點(diǎn)：它們就像只精通某一門手藝的專家，要么擅長識別環(huán)境聲音，要么精通音樂分析，要么專攻動物聲音，但很難做到樣樣精通。這就好比你請了三個不同的翻譯，一個只會翻譯文學(xué)作品，一個只會翻譯科技文檔，一個只會翻譯商務(wù)合同。每當(dāng)遇到跨領(lǐng)域的內(nèi)容時，它們就顯得力不從心。

OpenBEATs的出現(xiàn)就是要打破這種局面。研究團(tuán)隊(duì)不僅完全開放了訓(xùn)練代碼，讓全世界的研究者都能使用和改進(jìn)，更重要的是，他們訓(xùn)練了一個真正的"全能選手"。這個AI系統(tǒng)能同時處理音樂、環(huán)境聲音和生物聲音，就像一個精通多國語言的超級翻譯官。

研究團(tuán)隊(duì)面臨的第一個挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)問題。原始的BEATs系統(tǒng)只在一個叫AudioSet的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，這就像讓一個學(xué)生只讀一本教科書就要參加全科考試。OpenBEATs團(tuán)隊(duì)收集了來自多個領(lǐng)域的海量音頻數(shù)據(jù)，總共20000小時，相當(dāng)于一個人不眠不休地聽兩年多。這些數(shù)據(jù)包括了從古典音樂到流行歌曲，從城市噪音到森林鳥鳴，從家庭寵物到野生動物的各種聲音。

但僅有數(shù)據(jù)還不夠，就像僅有食材不能自動變成美味佳肴一樣。研究團(tuán)隊(duì)還需要一個更強(qiáng)大的"大腦"來處理這些信息。他們將模型的參數(shù)從9000萬增加到3億，這就像把一臺普通電腦升級成超級計算機(jī)。參數(shù)的增加意味著模型能記住和處理更多的音頻特征，就像一個人的記憶力和理解力同時得到了大幅提升。

OpenBEATs采用的核心技術(shù)叫做"掩碼音頻建模"，這個過程就像訓(xùn)練一個音頻偵探。系統(tǒng)會聽到一段音頻，但其中的某些片段被故意"靜音"了。AI需要根據(jù)能聽到的部分，推測出被靜音部分的內(nèi)容。這種訓(xùn)練方法迫使AI深入理解音頻的內(nèi)在規(guī)律和模式，而不是簡單地記住固定的音頻片段。

整個訓(xùn)練過程分為兩個相互配合的階段，就像培養(yǎng)一名優(yōu)秀的音樂家需要同時訓(xùn)練聽力和演奏技巧。第一階段是訓(xùn)練"編碼器"，它負(fù)責(zé)理解音頻的含義；第二階段是訓(xùn)練"分詞器"，它負(fù)責(zé)將連續(xù)的音頻信號轉(zhuǎn)換成計算機(jī)能處理的離散符號。這兩個組件相互促進(jìn)，逐步提升整個系統(tǒng)的性能。

在編碼器訓(xùn)練階段，系統(tǒng)會收到被部分遮蔽的音頻，然后嘗試預(yù)測被遮蔽部分的內(nèi)容。這就像給你播放一首歌曲，但故意跳過某些片段，讓你猜測被跳過的部分是什么旋律。通過反復(fù)練習(xí)這種"完形填空"游戲，AI逐漸學(xué)會了理解音頻的深層結(jié)構(gòu)和語義信息。

分詞器的訓(xùn)練更像是教AI學(xué)會一種新的"音頻語言"。它需要將連續(xù)的音頻波形轉(zhuǎn)換成一系列離散的"詞匯"，就像將流淌的河水裝進(jìn)一個個標(biāo)準(zhǔn)的水桶里。這個過程使用了一種叫做"知識蒸餾"的技術(shù)，讓新的分詞器向已經(jīng)訓(xùn)練好的編碼器學(xué)習(xí)，確保兩者能夠完美配合。

為了驗(yàn)證OpenBEATs的實(shí)際效果，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計了一套極其全面的測試方案。他們不僅測試了傳統(tǒng)的音頻分類任務(wù)，還引入了更具挑戰(zhàn)性的音頻推理任務(wù)，比如音頻問答、音頻蘊(yùn)含推理和音頻描述生成。這就像不僅要求學(xué)生能識別不同的樂器，還要能分析樂曲的情感表達(dá)，甚至用文字描述音樂給人的感受。

在傳統(tǒng)的環(huán)境聲音識別任務(wù)中，OpenBEATs展現(xiàn)出了卓越的性能。在一個叫做DESED的數(shù)據(jù)集上，它在只有3億參數(shù)的情況下，性能超過了擁有12億參數(shù)的競爭對手Dasheng。這就像一個輕量級拳擊手擊敗了重量級對手，充分證明了良好架構(gòu)設(shè)計的重要性。

在生物聲學(xué)領(lǐng)域，OpenBEATs更是表現(xiàn)驚艷。在BEANS基準(zhǔn)測試的10個數(shù)據(jù)集中，它在6個數(shù)據(jù)集上獲得了最佳成績。無論是識別鳥類叫聲、分析蝙蝠聲納，還是檢測海洋哺乳動物的聲音，OpenBEATs都能游刃有余。這對于生態(tài)保護(hù)和生物研究具有重大意義，研究者可以用它來監(jiān)測瀕危動物的活動，分析生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況。

在音頻推理任務(wù)方面，OpenBEATs展現(xiàn)出了真正的"智能"特征。當(dāng)給它播放一段音頻并提出問題時，它不僅能準(zhǔn)確識別音頻中的聲音類型，還能理解聲音之間的邏輯關(guān)系，甚至生成描述性的文字。比如，播放一段有雨聲和鳥鳴的音頻，它能理解這是"雨后清晨鳥兒在歌唱"這樣的復(fù)雜場景。

音樂理解方面，OpenBEATs同樣表現(xiàn)不俗。在GTZAN音樂類型分類任務(wù)中，它的準(zhǔn)確率達(dá)到89.1%，在NSynth樂器識別任務(wù)中準(zhǔn)確率為81.7%。這意味著它不僅能區(qū)分古典音樂和流行音樂，還能識別出音樂中使用的具體樂器，為音樂信息檢索和推薦系統(tǒng)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

特別值得一提的是，OpenBEATs在處理跨域任務(wù)時展現(xiàn)出的泛化能力。當(dāng)它在一個領(lǐng)域訓(xùn)練后，能很好地適應(yīng)其他相關(guān)領(lǐng)域的任務(wù)。這就像一個學(xué)會了多種語言的人，在學(xué)習(xí)新語言時會比只會一種語言的人更容易上手。這種跨域遷移能力對于實(shí)際應(yīng)用具有重要價值，因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界中的音頻環(huán)境往往是復(fù)雜多樣的。

研究團(tuán)隊(duì)還特別關(guān)注了模型的可擴(kuò)展性。他們發(fā)現(xiàn)，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和模型參數(shù)的增加，性能會持續(xù)提升，但這種提升遵循一定的規(guī)律。當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模后，繼續(xù)增加數(shù)據(jù)的收益會遞減，這時就需要增加模型的容量。這個發(fā)現(xiàn)為未來的研究指明了方向：如何在計算資源和性能之間找到最佳平衡點(diǎn)。

在實(shí)際應(yīng)用前景方面，OpenBEATs的潛力巨大。在環(huán)境監(jiān)測領(lǐng)域，它可以用來自動識別和分析城市噪音污染，幫助城市規(guī)劃者制定更好的降噪策略。在生態(tài)保護(hù)方面，它能夠自動監(jiān)測森林中的動物活動，為保護(hù)瀕危物種提供數(shù)據(jù)支持。在娛樂產(chǎn)業(yè)中，它可以用于音樂推薦、聲音設(shè)計和音頻內(nèi)容創(chuàng)作。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，它甚至可能用于分析咳嗽聲來輔助疾病診斷。

說到底，OpenBEATs的出現(xiàn)標(biāo)志著我們在構(gòu)建真正通用的音頻理解系統(tǒng)方面邁出了重要一步。它不僅僅是一個技術(shù)工具，更像是給機(jī)器裝上了一雙敏銳的耳朵，讓機(jī)器能夠理解這個充滿聲音的世界。雖然目前它還不是完美的，在某些特定任務(wù)上仍有改進(jìn)空間，但它已經(jīng)展現(xiàn)出了成為真正"音頻通才"的潛力。

更重要的是，研究團(tuán)隊(duì)將所有的訓(xùn)練代碼、預(yù)訓(xùn)練模型和評估工具完全開源，這意味著全世界的研究者都可以在此基礎(chǔ)上繼續(xù)改進(jìn)和創(chuàng)新。這種開放的態(tài)度將大大加速整個領(lǐng)域的發(fā)展，讓更多有創(chuàng)意的應(yīng)用成為可能。

歸根結(jié)底，OpenBEATs代表了人工智能在音頻理解方面的一個重要里程碑。它證明了跨域訓(xùn)練和掩碼預(yù)測技術(shù)在音頻領(lǐng)域的巨大潛力，也為未來更先進(jìn)的音頻AI系統(tǒng)奠定了堅實(shí)基礎(chǔ)。隨著這項(xiàng)技術(shù)的不斷完善和普及，我們有理由期待一個機(jī)器能夠真正理解聲音世界的時代即將到來。

對于普通人來說，這意味著未來我們可能擁有更智能的語音助手，它們不僅能聽懂我們說話，還能理解周圍環(huán)境的聲音，提供更貼心的服務(wù)。也許不久的將來，你的手機(jī)就能告訴你窗外那只鳥的種類，或者根據(jù)環(huán)境聲音自動調(diào)節(jié)播放的背景音樂。這樣的未來，正在一步步變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

Q&A

Q1：OpenBEATs是什么？它和普通的語音識別有什么區(qū)別？ A：OpenBEATs是一個通用音頻理解系統(tǒng)，不僅能識別人類語音，還能理解音樂、動物聲音、環(huán)境噪音等各種音頻。它就像給電腦裝了一雙萬能的耳朵，能聽懂整個聲音世界，而普通語音識別只能處理人類說話。

Q2：這項(xiàng)技術(shù)會不會很快應(yīng)用到我們的日常生活中？ A：目前OpenBEATs還主要用于科研，但它的開源特性會加速實(shí)際應(yīng)用的開發(fā)。未來可能出現(xiàn)在智能音箱、環(huán)境監(jiān)測、音樂推薦等領(lǐng)域，讓我們的設(shè)備更好地理解周圍的聲音環(huán)境。

Q3：為什么說OpenBEATs比以前的系統(tǒng)更厲害？ A：主要有三個優(yōu)勢：首先它是完全開源的，任何人都能使用和改進(jìn)；其次它能同時處理多種類型的音頻，不像以前的系統(tǒng)只擅長某一領(lǐng)域；最后它還能進(jìn)行音頻推理，不僅識別聲音還能理解聲音的含義和關(guān)系。