既存のAVSLベンチマークの視覚バイアスを軽減するためには、以下のような方法が考えられます。まず、データセットのフィルタリングを行い、視覚情報だけで容易に音源を特定できるケースを除外することが重要です。これにより、音声情報が必要なシナリオを強調し、モデルが音声と視覚の相互作用をより効果的に学習できるようになります。次に、より多様なシナリオや複雑な背景を持つデータを追加することで、視覚的手がかりが少ない状況を作り出し、モデルの音声処理能力を試すことができます。また、ユーザー研究を通じて、視覚情報だけで音源を特定できる割合を定期的に評価し、ベンチマークの改善に役立てることも有効です。これらのアプローチにより、視覚バイアスを軽減し、AVSLモデルの真の性能を評価するためのより信頼性の高いベンチマークを構築することが可能になります。