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语音与音频 语音-音频理解 未饱和 模态 · 音频 任务 · 选择 / 判断

MMAU

10K+ 音频问答,覆盖语音、音乐、环境音三大领域

Sakana AI / University of Tokyo ·

考察能力

音频理解 语音识别 音乐分析 环境音识别

构建信息

数据规模
10,000+ questions
评测方式
标准评测
核心指标
Accuracy

模型效果排行

🥇 Gemini 2.5 Pro
~65%
🥈 GPT-4o
~62%

为什么重要

随着多模态模型扩展到音频领域,MMAU 填补了音频理解评测的空白。它不仅测试语音转写,还包括音乐理解(调性、节奏、乐器)和环境音识别(场景、事件)。

构建方式

  1. 收集语音、音乐、环境音三大类音频
  2. 构造理解、推理、描述类问题
  3. 标注答案和解释

任务示例

音频:一段交响乐片段 问题:“What is the dominant instrument in this passage?” 选项:A) Piano B) Violin C) Trumpet D) Flute

关键发现

  • 音乐理解是最弱环节
  • 环境音的空间推理(声源定位等)仍很困难
  • 语音理解(beyond ASR)有进步空间

关联基准

不足与展望

  • 音频领域评测仍处早期
  • 缺少多模态融合测试(视频+音频)
  • 但方向正确
音频 多模态 语音 音乐