CoT-AudioCaps

CoT-AudioCaps数据集是为了解决视频配音中缺少音频描述的问题而构建的。该数据集通过视频LLAMA2和GPT-4从AudioCaps数据集中提取，包含视频、视频对象、声音事件和音频描述等信息。CoT-AudioCaps数据集的构建过程采用了基于链式思考的监督微调策略，旨在提高视觉语言模型在模态不匹配推理方面的能力。数据集的应用领域主要是在视频配音中，通过推理静音视频中的声音描述来生成音频内容。

The CoT-AudioCaps dataset was constructed to address the lack of audio descriptions in video dubbing. It is extracted from the AudioCaps dataset using Video-LLaMA2 and GPT-4, and includes information such as videos, video objects, sound events, and audio descriptions. The construction of the CoT-AudioCaps dataset adopts a chain-of-thought-based supervised fine-tuning strategy, aiming to enhance the ability of vision-language models to perform modal mismatch reasoning. The main application domain of this dataset is video dubbing, where it generates audio content by inferring audio descriptions for silent videos.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CoT-AudioCaps数据集的构建过程体现了多模态智能研究的精密设计理念。研究团队基于AudioCaps原始数据集，通过VideoLLaMA2和GPT-4的双模型协作框架实现数据增强。具体流程包含三个关键阶段：首先利用预训练视觉语言模型生成视频内容的详细描述；随后通过大语言模型解析视频描述与原始音频标注，提取结构化推理要素（视觉对象和声音事件）；最终构建包含视频/视频描述、视觉对象、声音事件和音频标注四元组的多层次推理链数据集。这种链式思维（CoT）的构建范式，有效建立了视觉场景与听觉描述之间的显式推理路径。

特点

该数据集最显著的特点是实现了跨模态推理的结构化表征。不同于传统音视频标注数据集，CoT-AudioCaps创新性地将音频描述任务分解为视觉对象识别、声音事件推理和音频描述生成三个逻辑子任务。这种层次化设计使模型能够模拟人类从视觉到听觉的认知推理过程。数据集包含43,941个训练样本，每个样本都配备完整的推理链条，既保留了原始AudioCaps的语义丰富性，又通过结构化标注增强了模型的可解释性。特别值得注意的是，其细粒度的声音事件标注为研究模态不匹配推理提供了独特价值。

使用方法

使用该数据集时需遵循其链式推理的设计哲学。研究人员可采用单阶段或两阶段监督微调策略：单阶段策略直接微调视觉语言模型，使其端到端完成从视频到音频描述的转换；两阶段策略则分离视觉感知与音频推理过程，先生成视频描述再转换为音频描述。更先进的用法是实施CoT-SFT策略，按照视觉对象→声音事件→音频描述的递进顺序分步微调。在VT2A任务中，可将模型生成的音频描述作为文本提示输入，有效解决推理阶段缺少音频标注的难题。实验表明，这种使用方法能使CLAP分数提升至0.424，显著优于基线方法。

背景与挑战

背景概述

CoT-AudioCaps数据集由中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab联合团队于2025年提出，旨在解决多模态大语言模型在目标模态缺失情况下的跨模态推理难题。该数据集基于AudioCaps构建，通过链式思维（Chain-of-Thought）标注框架，系统化地建立了从视觉场景到音频描述的推理路径。其核心研究问题聚焦于如何从静默视频中推理出符合人类认知的音频描述，为视频拟音（video foley）任务中文本辅助视频到音频（VT2A）推理阶段的音频描述缺失问题提供了创新解决方案。该数据集通过视觉对象理解、声音事件推理和音频描述生成的三阶段标注范式，显著提升了视觉语言模型在模态不匹配场景下的推理能力，对跨模态认知计算领域具有重要推动作用。

当前挑战

领域问题挑战方面，静默视频音频描述推理（SVAD）任务需突破两大瓶颈：视觉语言模型在缺失目标模态时的跨模态关联能力不足，以及现有视频拟音方法对人工标注音频描述的高度依赖。构建过程挑战体现在：1）从原始视频-音频对中提取符合链式思维逻辑的层次化标注需要复杂的多模型协作流程；2）视频内容与声音事件的细粒度对齐要求克服视觉无关信息干扰；3）标注过程中需平衡音频描述的语义准确性与声学事件覆盖度。这些挑战使得传统跨模态对齐方法在SVAD任务上表现受限，亟需创新的数据构建与模型优化策略。

常用场景

经典使用场景

CoT-AudioCaps数据集在多模态推理领域具有广泛的应用前景，尤其在无声视频到音频描述的推理任务中展现出独特价值。该数据集通过构建视觉场景与音频描述之间的显式推理链，为模型提供了从视频帧识别物体、推断声音事件到生成音频描述的系统化训练框架。在视频理解与跨模态推理研究中，研究者可利用该数据集评估模型在模态不匹配条件下的推理能力，探索视觉语言模型在缺乏目标模态时的认知机制。

实际应用

在影视后期制作领域，该数据集支撑的SVAD技术可自动生成无声视频的拟音脚本，显著降低专业拟音师的工作负荷。智能辅助设备中，基于该数据集训练的模型能帮助听障人士通过视觉信息推断环境声音。教育领域可实现教学视频的智能配音生成，而虚拟现实系统则能利用其推理能力增强沉浸式体验。这些应用均受益于模型对视觉-听觉语义关联的深层理解能力。

衍生相关工作

该数据集已催生多个创新研究方向：VideoLLaMA2等视觉语言模型通过CoT-SFT策略实现了模态推理能力的突破；STAV2A等视频拟音系统利用其生成的音频描述显著提升合成质量。后续研究进一步扩展至多模态思维链构建、跨模态分布对齐等方向，相关成果在ACL、CVPR等顶会形成系列工作，推动着跨模态推理领域的范式演进。