Omni-Embed-Audio 音频文本检索论文发布
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Omni-Embed-Audio 音频文本检索论文发布
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AI 综述
研究者 HaeJun Yoo 等人发布论文，提出 Omni-Embed-Audio（OEA）——一个基于多模态 LLM、具备原生音频理解能力的检索导向编码器，用于音频-文本检索。 论文同时引入 User-Intent Queries（UIQs），包含五类查询形式，用于评估真实搜索场景下的检索鲁棒性。作者称 OEA 旨在提升音频-文本检索的鲁棒性。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月15日 12:00
Omni-Embed-Audio：用多模态 LLM 提升音频-文本检索鲁棒性报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.CLOmni-Embed-Audio：用多模态 LLM 提升音频-文本检索鲁棒性
研究者提出 Omni-Embed-Audio（OEA），一个基于多模态 LLM 的检索导向编码器，并引入 User-Intent Queries（UIQs）五类查询形式评估真实搜索场景下的鲁棒性。
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