针对Speech-LLM多语种识别中共享LoRA参数引发的跨语言干扰，本文提出Zipper-LoRA框架，将低秩空间解耦为共享Rank与语言特有Rank，并结合动态路由与Initial-B热初始化。在12种语言上的实验表明，该方法显著降低低资源语言错误率，性能优于现有LoRA方案，已被TASLP 2026接收。