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SpeechVerse: 一个大规模可推广的音频语言模型
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文提出了一种联合语音与语言模型（SLM），通过冻结预训练基础模型，仅训练简单适配器，提升语音识别和翻译性能。SLM展现出强大的零-shot能力，支持多样化任务，训练高效，能够弥合预训练模型间的表征差距。
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关键要点
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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。
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SLM 通过冻结预训练基础模型，仅训练包含 1% 参数的简单适配器，提升语音识别和翻译性能。
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SLM 展现出强大的零-shot 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。
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研究表明，预训练的语音和语言模型之间的表征差距较小，可以通过简单适应机制弥合。
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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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延伸问答
什么是联合语音与语言模型（SLM）？
SLM是一种多任务、多语种、双模态的模型，通过冻结预训练基础模型，仅训练简单适配器来提升语音识别和翻译性能。
SLM是如何提高语音识别和翻译性能的？
SLM通过冻结预训练基础模型，仅训练包含1%参数的简单适配器，从而提升语音识别和翻译的性能。
SLM的零-shot能力是什么？
SLM展现出强大的零-shot能力，能够在没有微调的情况下完成多样化任务，如上下文偏置语音识别和对话生成。
SLM的训练效率如何？
SLM训练高效，能够继承不同模态基础模型的强大能力，且只需训练少量参数。
SLM与传统模型相比有什么优势？
SLM通过简单适应机制弥合预训练模型间的表征差距，展现出更强的泛化能力和多样化任务处理能力。
SLM支持哪些类型的任务？
SLM支持多样化任务，包括上下文偏置语音识别、对话生成、语音延续和问答等。
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