SpeechVerse: 一个大规模可推广的音频语言模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过 SpeechVerse 多任务训练和课程学习框架，将预训练的语音和文本基础模型结合，使用连续潜在表示对模型进行指令微调，实现在各种自然语言指令下在多样的语音处理任务上实现最优的零样本性能。经过广泛的基准测试，我们的 SpeechVerse 模型表现出更高的性能，甚至超过了 11 个任务中的 9 个常规任务特定基准模型。
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。
