本研究提出了一种基于意图的听觉场景理解方法（II-ASU），并开发了听觉注意力驱动的大型语言模型（AAD-LLM）。该模型通过脑电图数据解码听众关注的说话者，生成更符合听众意图的响应，实验结果显示其在多说话者场景中的表现优于传统模型。