최근의 멀티모달 거대 언어 모델 (Multimodal Large Language Models, MLLMs)은 주로 오디오를 모노럴 (Monaural) 신호로 처리하며, 이로 인해 음원 위치 추적 (Sound Localization), 공간 관계 추론 (Spatial Relation Reasoning), 공간 장면 이해 (Spatial Scene Understanding)를 위한 공간 오디오 (Spatial Audio) 내의 공간 단서 (Spatial Cues)를 버리게 됩니다. 우리는 기존의 Omni LLM의 오디오 인코더 (Audio Encoder)를 수정하지 않고도, 1차 앰비소닉스 (First-Order Ambisonics, FOA) 공간 오디오를 독립적인 모달리티 (Modality)로서 기존 Omni LLM에 주입하는 경량화된 방법인 Spatial-Omni를 제안합니다. SO-Encoder는 제한된 추가 컨텍스트 비용으로 공간 토큰 (Spatial Tokens)을 제공하며, 효율적인 단계별 학습 (Staged Training)을 통해 공간 오디오 이해를 향상시킵니다. 학습과 평가를 지원하기 위해, 우리는 오픈 소스 데이터, 실제 녹음 및 시뮬레이션을 활용하여 40만 개의 FOA 공간 오디오 클립과 210만 개의 공간 질의응답 (Spatial Question Answering) 쌍을 포함하는 SO-Dataset, SO-QA, SO-Bench를 구축했습니다. SO-Bench는 기본적인 탐지 및 위치 추정 (Location Estimation), 공간 관계 이해, 복잡한 공간 추론을 포함하여 16개의 공간 오디오 이해 하위 작업 (Subtasks)을 다룹니다. 실험 결과, Spatial-Omni는 일반적인 오디오 이해 (General Audio Understanding) 수준을 합리적으로 유지하면서도 공간 오디오 이해 작업에서 기존의 오픈 소스 거대 오디오-언어 모델 (Large Audio-Language Models, LALMs) 및 Omni LLM 모델보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 코드와 데이터는 https://github.com/dieKarotte/Spatial-Omni 에서 확인할 수 있습니다.