提出了一种名为 AAT 的基于 Adapter 调谐的高效微调方法，通过冻结音频 Transformer 模型并插入额外可学习的 Adapter，在不损害模型原始普适性的基础上，有效地获取下游任务知识。大量实验证明，该方法在仅优化 7.118% 的参数的情况下，实现了与完全微调相媲美甚至更优的性能，并显示了对其他微调方法的优越性。