Event-Grounded Question Answering over Long Audio via Structured Retrieval
基于结构化检索的长音频事件问答
机构 * Qualcomm Technologies, Inc., India（印度高通技术公司） ； Qualcomm Technologies, Inc., USA（美国高通技术公司） ； University of Turku, Finland（芬兰图尔库大学）
AI总结 提出LA-RAG框架，通过音频基础模型将长音频转为带时间戳的事件记录并存入SQL数据库，结合意图感知检索和LLM生成，实现低延迟高精度的长音频问答，在多个基准上提升时间定位F1达11-17%。
Comments Submitted to EMNLP 2026 Industry Track
