语音大模型（SpeechLM）正成为人工智能领域的新焦点，香港中文大学团队的权威综述论文入选ACL 2025，详细阐释了其端到端处理语音的能力，旨在解决传统语音交互中的信息丢失、高延迟和错误累积问题。这项技术通过整合语音分词器、语言模型和声码器，有望实现更自然、更具情感深度的人机语音对话，但仍面临实时性、安全性和普惠性等挑战。
人工智能领域正经历一场深刻的范式转型，从文本为王逐渐走向多模态融合。在这股浪潮中，语音大模型（Speech Language Models, SpeechLM）正以前所未有的速度浮现，被视为继文本大模型之后AI的下一个前沿阵地。最近，由香港中文大学团队撰写的《Recent Advances in Speech Language Models: A Survey》论文成功入选ACL 2025主会议，成为该领域首个全面系统的权威综述，为我们理解这一新兴技术提供了宝贵的路线图和深层洞察12。
语音大模型的范式变革与核心架构
长期以来，人机语音交互系统面临着结构性的挑战。传统的处理流程通常是串联式的：首先，自动语音识别（ASR）将语音转换为文本；接着，大型语言模型（LLM）处理文本信息；最后，文本转语音（TTS）将结果合成语音。这种分段式处理固有的弊端显而易见：语音中丰富的副语言信息（如音调、语速、情感、语气）在ASR阶段几乎完全丢失；多个模块的串联导致显著的响应延迟；更重要的是，每一个环节的错误都会层层累积，严重影响最终的交互质量和用户体验。
SpeechLM的出现，正是为了彻底颠覆这一传统范式。其核心理念是实现端到端的语音处理，即AI能够直接理解和生成语音，无需中间的文本转换。这不仅意味着信息损失的最小化和延迟的显著降低，更预示着一种全新的、更贴近人类自然交流方式的人机交互模式。
该综述深入剖析了SpeechLM的三大核心技术组件，它们共同构建了语音智能的基石：
- 语音分词器（Speech Tokenizer）：这是将连续的音频信号转化为离散或连续“token”的关键一步。根据不同的建模目标，分词器可分为三类：语义理解型，专注于捕捉语音的语义内容；声学生成型，侧重于保留音频的声学特征，如音色、韵律；以及混合型，试图兼顾两者的优势，为后续的语言模型提供更全面的信息。
- 语言模型（Language Model）：作为整个系统的“大脑”，当前主流的SpeechLM普遍采用基于Transformer的自回归架构。通过精心扩展词汇表，这些模型能够同时处理文本token和语音token，实现真正意义上的多模态建模能力。这使得模型可以直接在统一的表示空间中理解和生成跨模态的信息。
- 声码器（Token-to-wav Synthesizer, Vocoder）：这是将语言模型生成的抽象token还原为可听音频波形的最后一道工序。声码器的质量直接决定了合成语音的自然度和真实感，是实现流畅人机对话不可或缺的一环。
超越语意的交互：技术路径与应用图景
构建一个高性能的SpeechLM并非易事，需要精妙的训练策略。该综述系统梳理了从基础构建到高级优化的完整流程：
首先是预训练阶段。研究者可以选择从零开始的“冷启动”，或基于已有的文本语言模型进行“继续预训练”。后者通常能带来更好的效果，但关键在于如何有效地对齐文本和语音的表示空间，使模型能够充分利用两种模态的共享与互补信息。
其次是指令微调阶段。通过构建大规模的指令跟随数据集，研究者们让SpeechLM学会理解和执行各种多样化的语音任务指令，从而具备更强的泛化能力和任务适应性。
最后是后对齐阶段，通常涉及人类反馈强化学习（RLHF）等技术，进一步精细化模型的输出质量和安全性，确保生成的语音不仅自然，而且符合人类的偏好和伦理规范。
SpeechLM在交互范式上的创新，尤其体现在对全双工建模的追求。传统的语音助手往往采用“你说完我再说”的僵硬模式，与人类真实的对话习惯格格不入。而全双工建模则力求实现两个核心特性：用户中断能力，即AI在响应过程中能被用户自然打断并迅速做出适应性调整；同时响应能力，即AI能够在处理用户输入的同时开始生成自己的输出，实现真正意义上的双向同时通信。通过流式处理和全双工架构，SpeechLM正在为实现高度自然、无缝的人机语音交互铺平道路。
这种端到端、多模态的处理能力，极大地拓展了SpeechLM的应用边界。它不仅仅是更高级的语音助手，更是赋能未来智能应用的基石：
- 语义相关应用：实现更自然的语音对话、高效的语音翻译、更高精度的自动语音识别和关键词检测。所有这些任务都可以在一个统一的SpeechLM框架下完成，简化了开发和部署的复杂性。
- 说话人相关应用：展现出强大的说话人识别、验证和分离能力，甚至可以根据指令生成具有特定音色的语音。这为个性化语音助手、多方会议记录、以及数字永生等前沿应用提供了可能性。
- 副语言学应用：这或许是SpeechLM最引人注目的潜力。它能够理解和生成带有特定情感、语调和风格的语音。想象一下，一个AI不仅能听懂你说的内容，更能感知你的情绪，并以富有同理心的语调回应，甚至能模仿特定人物的说话风格。这不仅仅是技术上的进步，更是对人机交互情感维度的深层拓展。
前沿挑战与伦理考量
尽管SpeechLM取得了突破性进展，但通往通用语音智能的道路上仍充满挑战。综述指出了当前亟待解决的关键问题，包括：组件选择的最优化，如何在语音分词器、语言模型和声码器之间找到最佳组合；真正的端到端训练，目前多数模型仍是组件组合而非纯粹的端到端；实时语音生成的效率和质量平衡；以及对稀有语言和方言的支持，确保技术普惠而非加剧数字鸿沟。
其中，安全和伦理风险是Karen Hao这类科技记者最为关注的深层问题。强大的SpeechLM能力也带来了潜在的滥用风险。模型可能被利用来生成有害内容，例如虚假信息传播、欺诈性语音克隆等。同时，模型在处理大量语音数据时，也存在隐私信息泄露的风险。如何建立一套健全有效的安全防护机制，包括水印、检测伪造语音、以及严格的数据隐私保护协议，是技术发展过程中必须优先考虑的当务之急。未来，监管机构、研究者和企业需要共同努力，在推动技术进步的同时，确保其以负责任、合乎伦理的方式发展。
科学评估体系的完善也至关重要。该综述系统梳理了自动评估（包括表示质量、语言学能力、副语言学特征、生成质量和多样性、实时交互能力以及下游任务性能）和人工评估（如平均意见分数MOS）两大类方法，为未来模型的比较和改进提供了客观标准。
这篇即将发表在ACL 2025的权威综述，不仅是对语音大模型领域现状的全面盘点，更是对未来发展方向的深邃思考。它清晰地描绘了一个激动人心的未来图景：AI不再是冷冰冰的机器，而是能与我们进行自然、富有情感、甚至能被我们打断的对话伙伴。这不仅仅是语音AI技术层面的突破，更是对人机关系本质的重塑，开启了通向真正通用语音智能的新纪元。
References
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崔文谦 et al. (2024/10/03)。Recent Advances in Speech Language Models: A Survey。arXiv。检索日期2025/6/17。 ↩︎
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机器之心 (2025/6/17)。首个全面梳理语音大模型发展脉络的权威综述，入选ACL 2025主会。36氪。检索日期2025/6/17。 ↩︎