壹  前言

隨著 AI 多模態能力的快速發展，影像問答（VQA, Visual Question Answering）、視覺對話（Visual Dialog）[1]等應用已經成為主流。然而，建立在聲音理解基礎上的音訊問答（Audio Question Answering, AQA） 是更具挑戰卻也更具潛力的新興方向：它從傳統的聲音辨識（例如聲音分類或字幕生成[2]）進階到理解事件背景、聲音順序與情境推理[3]，真正做到讓機器「聽懂場景，並思考回答」。

同時，在大型語言模型（LLM）取得突破後，專為音訊設計的 Audio LLM 開始成為語音與環境聲識別的下一代語言理解方案：它們直接從聲音訊號中理解語境、回答自然語言問題，打破以往需要先轉錄再處理的傳統流程，提升問答互動效率與應用靈活性。

接下來的文章中將更深入介紹技術特點，並探索這類技術的應用潛力。

貳  科技發展現況

一、 何謂音訊問答

音訊問答（Audio Question Answering, AQA）是「音訊-語言」任務中的一項具體應用。圖 1 展示了「音訊-語言」資料集中常見的八大應用類型[4]，而其中之一即為 AQA 任務，專注於「音訊 + 問句 → 自然語言回答」的互動形式，透過「針對某段音訊回答一個問題」的操作方式包裝模型。 問答範例如下：

- 聲音事件分類：「請基於聲學特徵，分類此語音片段之聲音事件。」→「高頻且頻率快速變化 → 警報聲」
- 音訊字幕生成：「請用一句話描述此音訊。」→「救護車警報聲迴盪，交通噪音逐漸消退，伴隨引擎轟鳴聲。」
- 時序分析：「對音訊片段中的聲音事件進行分類，並輸出每個音訊事件的時間戳。」→「車輛加速聲：[2.0s-10.0s]；一般撞擊聲：[6.7s-6.8s]」

二、 Audio LLM概念與框架

音訊問答（AQA）是一種應用任務，而要達成這項任務，必須依賴Audio LLM這類多模態模型，透過它實現整合音訊與語言理解並生成答案，簡言之，Audio LLM是支撐AQA任務的核心技術。Audio LLM技術的動機源自於將聲音分類模型與大型語言模型（LLM）的優勢結合在一起。聲音分類模型在處理音頻數據方面具有卓越的能力，能夠有效地識別和分類不同的聲音類型，如車聲、雨聲、人聲等，具備「聆聽」的能力。而大型語言模型則在自然語言處理上展現出強大的「思考」和「理解」的能力，例如可說明不同犬種吠聲的辨識方法，從聲學特徵之頻率及持續時間等差異區分。若能將這兩者結合在一起，則能補足彼此缺乏的能力，不但擁有聲音感知能力(聆聽)，還能夠進一步理解這些聲音在場景中的意義(思考和理解)，並生成相應的文本描述。

以MIT-IBM Watson AI Lab所提出的LTU模型框架[5]為例，詳見圖2。整個流程從輸入原始音訊開始。系統會先把聲音轉換成像「聲音照片」一樣的圖像格式（稱為時間-頻率圖），每張圖都有 128 個頻率區段與 1024 個時間切片，這些聲音圖像會進入名為 AST（Audio Spectrogram Transformer）的模組，把每塊聲音訊號變成數字向量，再由投影模組(Projection)將這些「音訊向量」轉換成符合語言模型輸入維度的嵌入表示。這些表示方式比傳統的語音轉文字（如字幕）來得更精細，因為它保留了聲音中更細膩的資訊與時間變化，對 AI 而言更容易理解聲音的內容與語氣變化。另一方面，系統也會同時把輸入的文字送進文字斷詞器(Text Tokenizer)進行字詞單位切割，再透過文字嵌入層(Text Embedding Layer)轉成數值向量的嵌入表示，這樣一來，電腦就能同時理解聲音與文字。最後，這些音訊與文字的資訊會一同送入LLaMA[6]語言模型中，進行推理與理解。

模型問答實際範例如下：
（輸入音訊為一槍聲片段）

- 聆聽：「用一句話描述這段音訊」→「聽到槍聲和腳步聲，隨後是一名男子說話聲」
- 思考：「這段聲音可能的場景是什麼？ 」→「可能這名男子正在穿越戰區或危險區域」
- 理解：「如果我聽到這個聲音，我應該怎麼做？ 」→「你應該立即尋找掩護並呼叫求助，因為這可能是危險或緊急情況的跡象」

三、 潛在應用

音訊問答與 Audio LLM 技術的發展，展現出處理複雜聲音情境的潛力，特別是在需要即時反應或理解多樣聲景的情境中，這類技術未來有機會與 IoT 裝置、智慧感測系統等結合，以下列出幾項潛在的應用方向：

• 無障礙輔助: 為聽障者即時轉換環境音為情境描述文字，如「後方有腳步聲」、「左側有車輛靠近」、「有人在說話」，提供環境提醒與安全提示。
• 居家安防監控: 與IoT結合之監控系統可實時辨識門鈴聲、破窗聲、孩童哭泣、水流聲等音訊事件，並自動通報住戶，提高居家安全與應變速度。
• 交通安全輔助: 實時分析車流噪音、救護/消防警報聲、行人聲音與背景聲響，預測視線盲區與環境遮蔽風險以預防事故，提升自駕車及智慧城市的安全與環境感知能力。
• 工廠設備監測: 檢測機械摩擦聲、敲擊聲、爆裂聲等異常聲音，能及早預警設備故障，減少突發停機，提升維修效率與生產安全。
• 生態環境監控: 自動辨識蟲鳴鳥叫、稀有物種、水流與風聲等生態聲景，快速評估物種多樣性與生態狀態，提升環境保育效率。

四、 現實挑戰

儘管Audio LLM展現強大的音訊理解能力，近期研究指出這類模型在實務應用中仍面臨顯著挑戰[7][8]:模型可能出現聲音幻覺(聽見不存在的事件)、時間順序錯誤(聽不出先後邏輯)、誤認聲音來源(誤將警報當音樂)、傳統評估不全面(沒抓出以上弱點)等問題，這些問題若發生在真實場景中，可能造成決策錯誤與安全風險。

此外，在資料方面，Audio LLM在模型訓練時仰賴大量audio-text對應資料，然而此類標註資料較稀少，且聲音類別分布不均，導致模型容易偏向常見音源(如人/車聲)，而對少數類型的泛化能力不足。在處理罕見或高風險聲音時，必須透過專門的模型調整策略，以避免漏判或誤判之情形。

參  結論

Audio LLM透過音訊問答包裝成類似自然對話的互動方式，提升了多模態理解與人機互動的流暢性，這股技術趨勢不只是「能聽懂聲音是什麼」，更深入「理解聲音發生的語境與邏輯」。當然，要將此技術真正推向高安全標準的應用，如智慧交通/居家安防，還需要持續強化模型的泛化能力與判斷可靠性。

未來研究應聚焦於強化辨識穩定性、資料多樣性擴增等方向，才能真正落地支援音訊問答應用於高安全需求場域，並在人機音訊交互中展現高度的理解力、安全性與信任度。

肆  參考文獻