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DeSTA: 通过描述性语音文本对齐提升语音语言模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种联合语音与语言模型（SLM），通过冻结预训练的基础模型并训练一个简单适配器，SLM在传统任务上表现出强大性能，并具备零-shot指导的新颖能力。研究表明，预训练的语音和语言模型之间的表征差距较小，可以通过简单的适应机制来弥合。SLM不仅训练高效，还继承了不同模态基础模型的强大能力。
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关键要点
- 提出了一种联合语音与语言模型（SLM），是一种多任务、多语种、双模态的模型。
- SLM通过冻结预训练的基础模型，仅训练包含1%的简单适配器，保留基础模型的能力。
- 在传统任务（如语音识别和语音翻译）上，SLM表现出强大的性能。
- SLM具备零-shot指导的新颖能力，能够完成多样化任务，如上下文偏置语音识别、对话生成等。
- 研究表明，预训练的语音和语言模型之间的表征差距较小，可以通过简单的适应机制弥合。
- SLM训练高效，继承了不同模态基础模型的强大能力。
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