# Spatial-BEATs 设计与训练指南

## 1. 文档目标

本文档用于整理本项目中 `Spatial-BEATs` 的任务定义、模型改造方向、保留与替换的模块、训练方法，以及后续接入 LLM 的接口约定。

目标是基于公开的 BEATs 框架，构建一个独立的 `Spatial Encoder`：

- 输入为 `FOA 音频` 及其派生的 `FOA 空间特征`
- 主干尽可能复用 `BEATs backbone` 和其预训练权重
- 输出为一组 `Spatial Tokens`
- 这些 `Spatial Tokens` 作为独立模态输入给 LLM
- 原有的语义 audio encoder 保持不动，避免直接与空间 encoder 混合后产生职责不清或语义冲突

本设计不是在原有 LLM audio encoder 上强行加入空间分支，而是单独训练一个 `Spatial-BEATs`，让其专注于空间感知和空间结构建模。

## 2. 任务定义

### 2.1 核心任务

`Spatial-BEATs` 的核心任务不是通用音频语义分类，而是：

1. 从 `FOA` 输入中提取与空间位置相关的结构化表示
2. 在多源场景中输出 `source-level spatial tokens`
3. 每个 token 尽量对应一个潜在声源，编码其空间信息
4. 后续由 LLM 使用这些 token 完成空间关系理解和推理

### 2.2 输入与输出

输入：

- 原始 `FOA waveform`
- 或由 `FOA waveform` 计算得到的 `FOA 特征图`

推荐特征：

- `W, X, Y, Z` 的 log-mel
- `IV (Intensity Vector)`，例如 `IVx, IVy, IVz`
- 可选的 `diffuseness / coherence / phase-related` 特征

输出：

- `K` 个 `Spatial Tokens`
- 每个 token 对应一个潜在声源或一个空间实体
- 每个 token 供下游预测：
  - `objectness`
  - `azimuth`
  - `elevation`
  - `distance`
  - 可选的 `class embedding / source type embedding`

### 2.3 为什么不是只用 W

只让 `W` 通道经过 backbone，本质上更像单通道语义编码，空间线索主要被放到外挂 adapter 中。  
这不符合本项目目标，因为这里希望：

- 整个 `FOA` 特征都经过主干
- 主干本身学习空间结构
- `Spatial-BEATs` 成为一个真正的空间 encoder，而不是一个“语义 encoder + 小空间补丁”

因此，本项目的推荐路线是：

- `整套 FOA 特征 -> patch embedding -> BEATs backbone -> source-level spatial tokens`

而不是：

- `W-only -> BEATs`
- `W-only BEATs + 外挂小 adapter`

## 3. 与原始 BEATs 的关系

### 3.1 BEATs 中值得最大化复用的部分

当前仓库中的 BEATs 主干主要包括：

- `post_extract_proj`
- `TransformerEncoder`
- `Transformer layers`
- `conv_pos`
- `LayerNorm / FFN / attention`

这些模块位于：

- `BEATs.py`
- `backbone.py`

这些部分是最应该保留并加载预训练权重的。

### 3.2 BEATs 中不适合直接保留的部分

原始 BEATs 代码是单通道设计，关键假设包括：

- `preprocess()` 只生成单通道 `fbank`
- `patch_embedding` 是 `Conv2d(1, embed_dim, ...)`
- 下游输出默认是整段时间序列平均后的分类预测

因此，下列部分不应直接照搬：

1. 单通道 `preprocess`
2. 单通道 `patch_embedding`
3. 最终的 clip-level 平均池化分类输出方式
4. 原始 `predictor` 作为最终目标头

### 3.3 对 BEATs 的总体改造原则

原则是：

- **尽量保留 trunk**
- **必要时重做 stem**
- **完全重做 spatial head**

也就是：

- `输入端` 改
- `输出端` 改
- `中间主干` 尽量不改

## 4. Spatial-AST 相比 AudioMAE 的改造经验

Spatial-AST 对本项目最有借鉴价值的不是其 binaural 细节，而是其改造模式。

### 4.1 Spatial-AST 做了什么

相对于原始 AudioMAE/ViT，Spatial-AST 主要改了四类模块：

1. **输入前端**
   - 从原始单通道 spectrogram 输入，改成 `双耳 log-mel + IPD`
   - 在输入前端加入 `STFT / LogMel / IPD / conv_downsample`

2. **token 设计**
   - 把原来的单个 `cls token` 改为 `3 个任务专用 token`
   - 分别对应：
     - 分类
     - 距离
     - 方向

3. **输出头**
   - 除原分类 head 外，新增：
     - `distance_head`
     - `azimuth_head`
     - `elevation_head`

4. **训练目标**
   - 从单任务分类，改成多任务训练
   - 同时训练：
     - sound event detection
     - distance prediction
     - direction prediction

### 4.2 Spatial-AST 没有怎么改

Spatial-AST 没有重写 Transformer block 本体。  
它保留了 AudioMAE/ViT 的核心 encoder 结构，而把改动集中在：

- front-end
- tokens
- heads
- objectives

### 4.3 对本项目的可迁移结论

可直接借鉴的思想：

1. 用预训练音频主干初始化空间 encoder
2. 重新设计输入前端，让空间特征真正进入 backbone
3. 使用专门的空间 token，而不是只做全局池化
4. 使用多任务监督训练空间能力

不能直接照搬的部分：

1. Spatial-AST 的 `binaural + IPD` 前端
2. 只面向单/双耳的空间 cue 设计
3. 只输出全局 token 的思路

本项目是 `FOA`，因此应该把输入前端换成 `FOA 专属空间特征`。

## 5. Spatial-BEATs 的推荐任务形式

### 5.1 单场景 token 不够

如果只输出一个全局 spatial token，它只能表示整个 scene 的压缩摘要，不适合做：

- 多声源关系理解
- “谁在谁左边”
- “某个类对应的声源在什么位置”
- source-wise grounding

既然数据中已经有多源标注，推荐直接把任务定义为：

- `multi-source set prediction`

### 5.2 推荐输出形式

令模型输出固定数量的 `K` 个 spatial queries/tokens。

每个 token 预测：

- `p(obj)`
- `azimuth`
- `elevation`
- `distance`
- 可选 `class logits` 或 `class embedding`

训练时使用：

- `Hungarian matching`
- 或者其他 set prediction matching

把 `K` 个预测 token 与当前样本中的 `N` 个 GT 声源做一一匹配。

这会比单一 scene token 更适合后续接入 LLM 做空间关系推理。

## 6. Spatial-BEATs 的推荐模型结构

推荐结构如下：

```text
FOA waveform
  -> FOA front-end
  -> FOA feature map
  -> FOA patch embedding
  -> BEATs Transformer trunk
  -> source queries / spatial decoder
  -> K spatial tokens
  -> spatial heads
```

### 6.1 FOA front-end

输入可以是：

- `WXYZ log-mel`
- `WXYZ log-mel + IVx/IVy/IVz`

推荐第一版就至少使用：

- `WXYZ`
- `IV`

原因：

- 只用 `WXYZ` 仍然需要模型自己从通道关系中恢复空间线索
- `IV` 直接提供有物理意义的方向信息
- 对空间收敛会更稳

### 6.2 FOA patch embedding

这一层应替换原始 BEATs 的单通道 patch stem。

原始：

- `Conv2d(1, embed_dim, kernel_size=patch, stride=patch)`

新的思路：

- `Conv2d(C_foa, embed_dim, kernel_size=patch, stride=patch)`

其中 `C_foa` 可以是：

- `4`，如果只用 `WXYZ`
- `7`，如果用 `WXYZ + IVxyz`
- 更大，如果加入更多派生空间特征

### 6.3 BEATs trunk

尽量保留以下模块：

- `post_extract_proj`
- `TransformerEncoder`
- `attention`
- `FFN`
- `conv_pos`
- `LayerNorm`

这是整个“最大化复用预训练权重”的核心。

### 6.4 Spatial token 模块

不要继续使用原始 BEATs 的：

- mean pooling
- clip-level predictor

推荐改为：

- `K` 个 learnable source queries
- queries 对 trunk 输出做 attention
- 得到 `K` 个 source-level spatial tokens

如果实现上希望更简单，第一版也可以：

- 先直接在 trunk 输出后接一个轻量 decoder
- 再输出 `K` 个 tokens

### 6.5 Spatial heads

每个 token 对应：

- `objectness head`
- `azimuth head`
- `elevation head`
- `distance head`
- 可选 `class head`

如果担心与原 LLM audio encoder 产生语义冲突，则建议：

- 把 `class head` 只作为辅助监督
- 不把其输出作为最终送入 LLM 的主要表示

## 7. 保留的部分

下面这些建议尽量保留：

### 7.1 保留原有 LLM audio encoder

原始语义 audio encoder 不动，继续负责：

- 音频内容语义
- 事件类别理解
- 与现有 LLM 接口保持兼容

### 7.2 保留 Spatial-BEATs 作为独立 encoder

`Spatial-BEATs` 单独负责：

- 方向
- 距离
- 多源空间结构
- 可选 source-wise 辅助类别信息

### 7.3 保留 BEATs 主干参数初始化

建议保留：

- trunk 的预训练参数
- 尽量避免从零训练整个 spatial encoder

## 8. 需要替换或新增的部分

### 8.1 必改模块

必须修改：

1. `preprocess`
2. `patch_embedding`
3. `forward / extract_features` 的输出方式
4. 下游 `predictor`

### 8.2 必增模块

必须新增：

1. `FOA spatial front-end`
2. `spatial query / token module`
3. `multi-head spatial prediction heads`
4. `set matching / multi-source loss`

### 8.3 建议新增模块

建议新增：

1. `source confidence / objectness`
2. `auxiliary class supervision`
3. `LLM projection head`

## 9. 训练方法

## 9.1 第一阶段是否需要 SSL

当前结论是：

- **第一版不需要重新做 BEATs 式 SSL**

原因：

1. 已经有多源 `GT relative positions`
2. 目标不是再学通用音频语义，而是让模型学空间结构
3. 已有 BEATs 预训练权重可作为稳定初始化
4. 先做监督式空间学习，工程收益最高

因此，推荐第一阶段直接做 `supervised multi-task training`。

### 9.2 第一阶段训练目标

基础目标：

- `L_obj`
- `L_azimuth`
- `L_elevation`
- `L_distance`

可选目标：

- `L_class_aux`

总损失可写为：

```text
L = lambda_obj * L_obj
  + lambda_azi * L_azimuth
  + lambda_ele * L_elevation
  + lambda_dist * L_distance
  + lambda_cls * L_class_aux
```

这里建议：

- 空间任务作为主目标
- 类别只做辅助目标

因为本项目中语义主责已经由原始 audio encoder 承担。

### 9.3 多源匹配训练

如果每个样本有多个声源标注，推荐：

1. 模型输出固定数量 `K` 个 tokens
2. 用 Hungarian matching 在 token 与 GT 源之间做匹配
3. 对 matched token 计算位置损失
4. 对 unmatched token 计算 no-object loss

这是比“对所有 token 平均做 scene 监督”更合适的做法。

### 9.4 训练阶段建议

推荐三步走：

#### Stage A: Stem + Head Warmup

- 冻结大部分 BEATs trunk
- 只训练：
  - FOA front-end
  - FOA patch embedding
  - spatial token/query module
  - spatial heads

目的：

- 让新输入 stem 和新 heads 先适配预训练 trunk

#### Stage B: Upper Trunk Finetune

- 解冻 BEATs 上层若干层
- 使用较小学习率微调
- 使用 layer-wise lr decay

目的：

- 让 trunk 逐步适配 FOA 分布和空间任务

#### Stage C: Full or Near-Full Finetune

- 在稳定后解冻更多层
- 继续以空间目标微调

目的：

- 提升空间 token 的表达能力

### 9.5 训练数据组织

每个样本应包含：

- `foa waveform`
- `num_sources`
- `per-source azimuth`
- `per-source elevation`
- `per-source distance`
- 可选 `per-source class`

推荐统一成：

```text
sample = {
  "audio": ...,
  "sources": [
    {"azimuth": ..., "elevation": ..., "distance": ..., "label": ...},
    ...
  ]
}
```

## 10. 与 LLM 的接口

### 10.1 推荐输入形式

最终不要把 Spatial-BEATs 的全部 dense patch tokens 都喂给 LLM。  
推荐只输出：

- `K` 个 `Spatial Tokens`

每个 token 代表一个潜在空间实体。

### 10.2 避免语义冲突的策略

本项目中“避免语义冲突”的关键不是完全不学类别，而是：

1. 原始 audio encoder 继续承担主要语义理解
2. Spatial-BEATs 主要承担空间结构建模
3. Spatial-BEATs 输出给 LLM 的是 `source-level spatial tokens`
4. 辅助类别监督只用于训练，不一定直接暴露为最终模态表示

这样两套 encoder 的职责边界更清晰：

- 原语义 encoder：`what`
- Spatial-BEATs：`where / relation / spatial structure`

## 11. 当前推荐方案总结

当前最推荐的路线不是：

- `W-only BEATs`
- `W-only + adapter`

而是：

- `FOA full-feature Spatial-BEATs`
- `独立空间 encoder`
- `最大化复用 BEATs trunk`
- `重做输入 stem`
- `重做多源 spatial token heads`

用一句话总结就是：

> 用 BEATs 的主干做 FOA 空间建模，而不是只拿 BEATs 当单通道语义骨干，再在旁边打一个空间补丁。

## 12. 推荐实施顺序

建议按以下顺序推进：

1. 明确 `FOA feature schema`
   - 是否使用 `WXYZ`
   - 是否加入 `IV`
   - 是否加入其他物理特征

2. 设计 `Spatial-BEATs` 的新输入 stem
   - 替换单通道 preprocess
   - 替换 patch embedding

3. 设计 `K-source spatial tokens`
   - 确定 token 数量
   - 确定 query 机制

4. 实现多头空间预测
   - objectness
   - distance
   - azimuth
   - elevation
   - optional class

5. 实现多源匹配训练
   - Hungarian matching
   - no-object loss

6. 先做监督训练
   - 不急于加入 SSL

7. 训练稳定后，再评估是否需要第二阶段自监督
   - masked spatial cue prediction
   - view consistency
   - teacher distillation

## 13. 第二阶段可选方向

在第一版监督训练稳定后，可考虑加入：

1. `Spatial SSL`
   - masked FOA cue prediction
   - spatial consistency loss
   - teacher-student distillation

2. `source-conditioned tokens`
   - 类别条件的 source token

3. `LLM-side alignment`
   - 将 spatial token 投影到 LLM hidden space
   - 与文本空间词汇进行弱对齐

4. `更复杂的多源推理训练`
   - source relation supervision
   - pairwise spatial relation labels

## 14. 结论

本项目的推荐方向已经比较明确：

- 使用 `FOA 全特征`
- 让 `FOA 特征` 真正经过 `BEATs backbone`
- 将 `BEATs` 改造成独立的 `Spatial-BEATs`
- 保留原语义 audio encoder 不动
- 以 `多源 spatial token prediction` 为核心任务
- 第一阶段采用 `监督式空间训练`
- 最大化复用 `BEATs trunk` 的预训练权重

如果后续开始实现，建议优先落地以下最小可行版本：

1. `WXYZ + IV` 输入
2. 多通道 patch embedding
3. BEATs trunk 复用
4. `K` 个 spatial queries
5. `objectness + azimuth + elevation + distance` 多头监督

这会比任何 `W-only` 或“仅外挂 adapter”的方案更符合项目目标，也更适合最终作为 LLM 的空间模态输入。