下一个AI风口已定：口语语音大模型（SLM）！再不跟上，你将错过整个人机交互的未来！

《On The Landscape of Spoken Language Models: A Comprehensive Survey》这篇论文是一篇关于口语语言模型（SLMs）的全面综述，核心是想梳理SLM领域的发展现状——毕竟SLM还没像文本LLM那样有统一的定义和框架，论文希望把零散的研究串起来，帮大家理解SLM是怎么从“针对单个语音任务的定制模型”，往“能处理各种语音任务的通用系统”演进的。

论文中给出的近些年SLM发展时间线：

01 引言：SLM是怎么来的？（类比NLP的发展）

先得从NLP的发展说起，因为SLM的思路其实是抄文本LLM的作业：NLP已经从“每个任务都从头训一个模型”，走到“用预训练LLM（比如GPT），给点自然语言指令就能做任意文本任务”，甚至能当聊天助手。

语音处理领域也在走类似的路，但慢了半拍——现在主流的语音任务（比如ASR语音识别、ST语音翻译、SLU语音理解），还是靠“预训练语音编码器（比如wav2vec 2.0）+ 任务专属的预测头”来做；只有ASR、ST这种高资源任务，有一些大的有监督模型（比如Whisper）表现不错。

最近终于开始搞SLM了，目标是做“语音版LLM”——给点自然语言指令，就能处理各种语音任务。但问题是，“SLM”这个词现在特别乱，有人指纯语音模型，有人指语音+文本混合模型。所以论文先给了个“通用语音处理系统”的定义，作为SLM的终极目标：

1. 能处理语音输入/输出，也能加文本输入/输出；
2. 能做任意语音任务（不管是传统的ASR，还是复杂的语音推理）；
3. 用自然语言当指令（比如“把这段语音翻译成英文”），而不是用任务代码或隐藏提示。

还得解释下：为啥不直接把“ASR（转语音成文本）+ 文本LLM（处理文本）+ TTS（转文本成语音）”串起来用？因为有些任务需要语音里的额外信息——比如说话人的情绪、语气、语速，这些ASR转文本时会丢；而且串联会累积误差（比如ASR认错一个词，后面LLM全错），端到端SLM能避免这个问题。

02 SLM的整体架构：从输入到输出的流程

图1把所有SLM的通用架构拆清楚了，不管是哪种SLM，都逃不开这几步：

输入处理

• 文本输入（Xtxt）：就是普通的文本token序列（比如“把这段语音翻译成英文”）。
• 语音输入（Xsp）：是连续的波形（比如一段录音），第一步要过语音编码器（Encsp），转成“语音表示（Hsp）”——要么是连续的向量，要么是离散的token（后面会细讲）。

模态对齐：适配器（Adapter）的作用

语音和文本的格式差太远了（比如语音序列比文本长很多），所以需要模态适配器（Adp）来“翻译”：

• 语音适配器（Adpsp）：把语音表示（H^sp）转成和序列模型兼容的格式，还能调整长度（比如缩短语音序列，让它和文本长度差不多）。
• 文本适配器（Adptxt）：一般就是个嵌入层，把文本token转成向量，长度不变。

序列模型（Seq）：核心生成模块

适配器处理完后，交给序列模型（比如Transformer）生成输出，通常是自回归的（一个接一个生成token）。根据SLM类型不同，生成的东西不一样：

1. 纯SLM：只输入输出语音，生成“语音表示（Asp）”，最后过语音解码器（Decsp）转成波形。
2. Speech+Text SLM：联合处理语音和文本，能生成混合的语音+文本序列（比如一边生成文字，一边生成对应的语音）。
3. Speech-aware Text SLM：结合文本LLM和语音编码器，输入语音+文本指令，输出文本（比如输入一段语音+“总结这段内容”，输出文字总结）。

输出解码

如果生成的是语音表示，就用语音解码器转成能听的波形；如果是文本，直接输出就行。

03 SLM的核心组件：每个部分怎么设计？

这部分是重点，论文详细讲了SLM的4个关键组件：语音编码器、模态适配器、序列模型、语音解码器，还配了很多图帮理解。

3.1 语音编码器：把波形变成“能用的表示”

语音是连续波形，没法直接给LLM用，所以第一步要处理成“模型能懂的语言”。图2展示了流程：波形→连续特征→（可选）量化成离散token→（可选）时间压缩。

第一步：提取连续特征

1. 传统特征：比如mel谱图（经典语音处理方法）；
2. SSL模型特征：用自监督预训练的语音模型（比如wav2vec 2.0、HuBERT、WavLM），这些模型在海量无标注语音上训过，能抓语言相关的信息；
3. 有监督预训练模型特征：比如Whisper、USM（这些是训过ASR/ST的模型，直接用它们的中间层输出）；
4. 神经音频编解码器特征：比如SoundStream、EnCodec（本来是做音频压缩的，中间层输出的特征能保留声学细节）。

第二步：（可选）量化成离散token

很多SLM会把连续特征转成离散token（类似文本的subword），方便用LLM的“下一个token预测”目标训练。论文把token分了两类，差别很大：

第三步：（可选）时间压缩

语音token序列通常很长（比如一秒钟对应几十个token），LLM处理起来费劲，所以要压缩：

1. 去重（Deduplication）：把连续相同的token合并成一个（比如“aaaabbbbb”→“ab”），但会丢时长信息，所以有些模型会单独建模时长；
2. BPE（字节对编码）：像文本LLM那样，把频繁出现的token组合成新token（比如“ab”出现多了，就变成一个新token），减少序列长度。

3.2 模态适配器：让语音和文本“说同一种话”

语音编码器的输出和文本LLM的输入格式不兼容（比如维度不一样、长度差太多），适配器就是干“翻译”的，常见的有5种：

1. 线性变换/词汇扩展：最简单的方式——用线性层把语音token转成文本LLM的嵌入维度，相当于给LLM的词汇表加了“语音token”。比如SpeechGPT给LLaMA的词汇表加了HuBERT的语音学token，Mini-Omni给Qwen加了8层编解码器token。
2. 带步幅的CNN：用CNN的步幅（stride）缩短语音序列长度，同时保留时间信息（比如ASR任务需要知道词的顺序），有些会用池化层替代。
3. CTC-based压缩：用CTC来选“重要的语音帧”——CTC会给每个帧分配一个概率，挑概率高的非空白帧，合并重复帧，既能缩短长度，又能保留关键语言信息。
4. Q-Former：把任意长度的语音序列转成固定长度的向量（比如M个向量）。原理是训一组“查询向量（Q）”，通过交叉注意力和语音序列交互，最后输出M个向量，适合处理长语音。有些模型会用“窗口级Q-Former”，把语音切成小段分别处理，保留时间信息。
5. AlignFormer：结合了CTC压缩和Q-Former，在冻结LLM的情况下，只用ASR数据就能让模型具备零样本指令跟随能力，比单独用Q-Former在SQA（语音问答）、语音翻译上表现更好。

论文还提了个实验结果：Lu等人对比了Q-Former和CNN适配器，发现Q-Former在Dynamic-SUPERB（语音任务基准）上表现更好，因为它能更好地对齐语音和文本表示。

3.3 序列模型：怎么生成语音/文本？

序列模型是SLM的“大脑”，核心挑战是：语音token有不同粒度（粗/细），还可能要和文本token混合生成。论文总结了两种关键生成策略，都配了图。

策略1：分层生成（处理不同粒度的语音token）

语音token分“粗”（比如语音学token、编解码器第一层token）和“细”（比如编解码器深层token），分层生成能平衡质量和效率，有4种方式：

1. 图3(a) 先粗后细：先生成所有粗token，再根据粗token生成细token。比如AudioLM，先生成语音学token（粗），再生成编解码器第一层token（细），最后生成深层token（更细）；SoundStorm把后两步改成非自回归，提速；VALL-E用文本转写指导粗token生成，再非自回归生成细token。
2. 图3(b) 交错粗/细token：同一时间步里，先生成粗token，再生成对应的细token。比如SpiRit-LM，把语音学token、音调token、风格token和文本token交错生成，提升语音的表现力。
3. 图3© 时间+深度生成：用大Transformer建模“时间上的顺序”（比如前一帧和后一帧的关系），用小Transformer头建模“同一时间步里不同粒度token的关系”（比如同一帧的粗/细token）。比如UniAudio、Moshi，能高效生成多粒度token。
4. 图3(d) 延迟模式：粗token和细token之间有时间差（比如细token比粗token晚1步生成），这样生成细token时能参考“未来的粗token”，提升连贯性。比如pGSLM，语音学token和韵律token（音调、时长）之间有延迟，生成的语音更自然。

策略2：文本-语音混合生成（解决长度不匹配）

文本和语音token长度差很多（比如一句话文本10个token，语音要100个token），混合生成要解决“对齐”问题，有4种方式：

1. 图4(a) Mini-Omni：文本token后面加padding（空白token），文本先生成完，再根据文本生成语音token，像TTS一样。
2. 图4(b) LLaMA-Omni：每个文本token后面加固定长度的padding，语音token也加padding，让两者长度一样，然后用CTC损失训对齐。
3. 图4© Moshi：动态加padding——训的时候用时间对齐的语音-文本数据，让模型学“该在哪加padding”，让文本和语音长度匹配，生成更灵活。
4. 图4(d) SpiRit-LM：直接把文本和语音token交错排成一个序列（比如“how 12 71 you 16 3”），训的时候用预对齐的数据，语义连贯性更好。

3.4 语音解码器：把“语音表示”转成能听的波形

最后一步，把序列模型生成的“语音表示”（连续向量或离散token）转成波形，有4种常见解码器：

1. 传统声码器：比如HiFi-GAN、WaveFit，处理连续特征（如mel谱图），像传统TTS那样合成语音。
2. 基于单元的声码器：专门处理语音学token，比如HiFi-GAN的变种，还能加时长模型补过去重丢失的时长信息（比如GSLM用这个）。
3. 编解码器解码器：如果生成的是音频编解码器token（比如EnCodec、Mimi的token），直接用预训练的编解码器解码器转波形，不用额外训（比如AudioLM、VALL-E）。
4. 其他：比如Spectron用WaveFit声码器处理生成的mel谱图，CosyVoice用专门的解码器处理语音学token。

04 SLM的训练策略：怎么让模型“会干活”？

SLM的训练分两步：预训练（打基础）和后训练（调能力），类比文本LLM的“预训练+指令微调”。

4.1 预训练：不针对具体任务，先学好“语音/文本的规律”

预训练的目标是让模型掌握语音/文本的分布，不追求能处理多任务，常见3类：

1. 生成式预训练

2. 纯语音预训练（p(speech)）：用无标注语音训“纯SLM”，比如GSLM——用HuBERT把语音转成语音学token，训自回归模型预测下一个token，能生成简单的语音，但长语音不连贯；后续pGSLM加了韵律信息（音调、时长），生成更自然。

3. 联合语音-文本预训练（p(text,speech)）：用对齐的语音-文本数据（比如语音+转写）训模型，同时建模两者的联合分布，比如Moshi、SpiRit-LM——Moshi用预训练文本LLM继续训语音+文本token，能做长对话；SpiRit-LM用交错的语音-文本token训，语义理解更好（比如StoryCloze测试得分高）。

4. 文本预训练后继续训：先训好文本LLM，再用语音数据继续训，让LLM“懂语音”，比如TWIST——用OPT（文本LLM）初始化，再用语音数据训，词汇和句法能力提升（用sWUGGY、sBLIMP测试）。

5. 条件预训练（p(text|speech)）

用有监督的“语音→文本”任务（比如ASR、ST）初始化模型，比如用Whisper、OWSM（这些模型训过大量语音转文本数据，已经会对齐语音和文本），再微调就能做更多任务。比如UniverSLU从Whisper开始训，加指令后能做各种SLU任务。

3. 语音-文本模态对齐

让语音和文本的表示“对齐”，这样模型才能用文本LLM的能力处理语音，有两种方式：

1. 隐式对齐：比如用ASR数据——给文本LLM输入文本转写，让它生成回答；给SLM输入对应的语音，训SLM生成同样的回答，让两者输出一致；或者训SLM做音频描述（比如“这段语音里有人在笑”），发现只训音频描述就能泛化到其他任务。
2. 显式对齐：直接最小化语音特征和文本嵌入的距离，比如Wav2Prompt——冻结文本LLM的嵌入，训模型把语音特征转成和文本嵌入L2距离最小的向量，实现对齐。

4.2 后训练：让模型“会按指令干活”

预训练的模型只会“学规律”，不会“按指令做任务”，后训练就是补这个，目标是让模型接近“通用语音处理系统”，有3类：

1. 任务特定训练

用“任务标识符”（比如p(·|speech, ⟨taskspecifier⟩)）告诉模型做什么任务，比如Qwen-Audio——先训ASR、ST、情感识别等任务，用任务标识符区分，再做后续调优。

2. 指令微调（核心！）

用“自然语言指令+语音+正确输出”训模型，比如输入“把这段语音翻译成英文”+ 语音，输出英文翻译。指令数据怎么来？有4种方式：

1. 任务数据转指令：把原来的任务数据（比如ASR的“语音+文本”）改成指令格式（比如“识别这段语音→文本”）；
2. SQA（语音问答）数据：用LLM（比如ChatGPT）根据语音转写生成“问题-答案”对（比如语音转写是“苹果富含维生素”，生成问题“苹果富含什么？”，答案“维生素”）；
3. 文本指令数据合成：用TTS把文本指令数据（比如ChatGPT的对话）转成语音，生成“语音指令+文本回答”数据；
4. 组合指令：把多个任务的指令拼起来（比如“先识别这段语音，再把识别结果翻译成法文”），提升模型处理复杂任务的能力。

实验发现：用多样的指令数据训，模型能处理没见过的任务（比如训了ASR和翻译，能做语音总结）。

3. 聊天SLM训练

专门训能和人对话的SLM，分两个方向：

1. 基于聊天文本LLM：比如Qwen-Audio-Chat——用文本LLM生成“围绕语音的对话”（比如给一段语音，让LLM生成“用户问：这段语音讲了什么？助手答：…”），再用这些数据训SLM；
2. 纯语音/语音+文本对话：用TTS把文本对话数据转成语音对话（比如SpeechGPT），或者用真实语音对话数据（比如Moshi用真实对话数据训，能处理打断、插话等自然对话场景）。

4.3 其他训练小技巧

1. 参数高效微调（PEFT）：SLM很大，不用全训——比如冻结语音编码器和LLM，只训适配器；或者给LLM加LoRA（低秩适配器），只训少量参数。
2. 渐进式微调：先训简单任务（比如ASR，抓内容），再训复杂任务（比如情感识别，抓语音细节），避免模型学偏；训对话SLM时，先训多通道音频，再训真实对话，提升稳定性。
3. 经验回放：后训练时加一些预训练数据，防止模型“忘光”之前学的能力（比如忘了文本LLM的推理能力）。
4. 偏好优化：用RLHF（人类反馈强化学习）让模型生成更符合人类偏好的内容，比如Qwen2-Audio用RLHF提升回答质量；Align-SLM用AI反馈替代人类评估，降低成本。

05 代表性SLM模型：三类模型各有什么特点？

论文按之前的分类，总结了有代表性的SLM，每个类都有核心模型和实验结果：

5.1 纯SLM：只玩语音，不碰文本

核心是建模“语音的分布（p(speech)）”，用无标注语音训，代表模型：

1. GSLM（2021，早期经典）：用HuBERT把语音转成语音学token，训自回归模型预测下一个token，能生成简单的语音，但长语音不连贯；
2. pGSLM（2022）：在GSLM基础上，联合预测语音学token和韵律token（音调、时长），生成的语音更有表现力；
3. TWIST（2023）：用文本LLM（OPT）初始化，再用语音数据训，词汇和句法能力提升（sWUGGY、sBLIMP测试得分高）；
4. AudioLM（2023）：分层生成——先语音学token，再编解码器token，生成的语音质量高，还能保持长时一致性（比如几分钟的独白）；
5. SpeechSSM（2024）：用状态空间模型（不是Transformer），生成的长语音（几分钟）更自然，语义更连贯。

5.2 Speech+Text SLM：语音文本一起玩

核心是建模“语音+文本的联合分布（p(text,speech)）”，能理解也能生成两者，代表模型：

1. Moshi（2024，开源亮点）：第一个能实时对话的开源SLM，用预训练文本LLM（Helium）初始化，再训语音+文本token的联合预测，最后用对话数据训双工模式；能生成几分钟的独白，也能做多轮对话，支持语音输入输出；
2. SpiRit-LM（2025）：用交错的语音-文本token训，只做预训练不做后训练，但语义理解比纯SLM好（StoryCloze测试得分高）；
3. SpeechGPT（2023）：先输出文本，再输出对应的语音，适合turn-taking（轮流说话）对话，但不能处理插话；
4. Mini-Omni/LLaMA-Omni（2024）：用延迟模式生成语音token，文本和语音分通道输出，也是turn-taking结构，灵活性不如Moshi。

5.3 Speech-aware Text SLM：文本LLM+语音编码器，输出文本

核心是“借文本LLM的指令跟随能力，处理语音任务”，输入语音+文本指令，输出文本，代表模型：

1. WavPrompt（2022，早期）：wav2vec 2.0（语音编码器）+ GPT-2（文本LLM），冻结GPT-2，只训语音编码器；能做简单的语音分类，但不能处理没见过的任务；
2. SALMONN（2024，经典）：Vicuna（文本LLM）+ 语音编码器，先训ASR和音频描述，再训多任务；冻结大部分参数，只训适配器和LoRA；能泛化到没见过的任务（比如语音总结）；
3. Qwen-Audio（2023）：训语音编码器和LLM，从多任务（ASR、情感识别、音频描述）开始，再加聊天微调，鲁棒性强；后续Qwen2-Audio加了偏好优化，回答质量更高；
4. DeSTA（2024）：用“描述性语音-文本对齐”任务训——让模型同时识别语音内容和描述语音细节（比如“说话人是女性，语气开心”），不用专门的指令数据也能做指令跟随；
5. UniverSLU（2024）：从Whisper（条件预训练）开始，先加任务标识符训，再加自然语言指令训，能做各种SLU任务（比如意图识别、槽位填充）。

06 双工语音对话：让SLM“边听边说”

传统SLM是“turn-taking”（你说一句，我答一句），但真人对话是“双工”的——能边听边说（比如你说话时，我插一句“嗯”），还能被打断。

论文讲了两种实现双工的方式：

方式1：双通道

SLM有两个通道：

• 监听通道：一直听用户的语音输入；
• 说话通道：生成SLM的语音输出，同时跟踪自己说了什么；

模型每一步都输出（语音或静音token），实现“边听边说”。代表模型：dGSLM（用双塔Transformer处理两个通道）、Moshi（修改Transformer输入结构，支持双通道）。

方式2：时间复用（©和(d)）

1. 固定块切换：

比如每处理0.5秒用户语音，就切换到说话模式生成0.5秒语音，轮流来；代表模型：Synchronous LLM、OmniFlatten；

2. 模型自主切换：

监听时，模型每步预测是否生成“[speak]”token——生成了就切换到说话模式，直到生成“[listen]”token再切回来；用户能在SLM说话时插话，影响模型输出；代表模型：Wang等人2024的工作。

07 SLM的评估：怎么判断模型好不好用？

SLM能力多，评估不能只看一个指标，论文分了三类评估方式，还整理了常用基准：

7.1 似然评估：看模型“懂不懂语音规律”

预训练阶段常用，给模型两个序列：一个正常语音（正例），一个异常语音（负例，比如把词换成非词、语法错、停顿位置不对），看模型给正例的概率是不是更高。常用指标：

1. sWUGGY：评词汇能力（正例“brick”，负例“blick”）；
2. sBLIMP：评句法能力（正例“我吃饭”，负例“我饭吃”）；
3. StoryCloze：评语义能力（给一段故事，选正确的结尾）；
4. ProsAudit：评韵律能力（正例正常停顿，负例停顿在奇怪位置）；
5. SALMon：评声学和韵律一致性（比如同一说话人前后音色是否一致，语气和内容是否匹配）。

7.2 生成式评估：看模型“生成得好不好”

（1）生成质量

• 语音质量：用MOSNet（客观指标）或人评（主观MOS分）；
• 一致性：用人或预训练分类器评“生成的语音和输入是否一致”（比如说话人音色、情绪是否不变）；
• 内容质量：把生成的语音转文本，用文本LLM（比如GPT-4）评分，或对比参考文本（用BLEU、ROUGE）。

（2）任务能力

• SQA（语音问答）：比如LLaMA-Questions、TriviaQA（合成语音版），评模型“听语音答问题”的 accuracy；
• 指令跟随：用动态基准，比如：

• Dynamic-SUPERB（Phase2有180个任务，涵盖分类、回归、生成，比如ASR、情感识别、语音翻译）；
• AIR-Bench：包含分类和开放式聊天问题；
• VoiceBench：评语音助手能力（开放问答、参考问答、多选择、指令跟随）；
• MMAU：评语音推理（比如“两个说话人是什么关系”）；
• AudioBench：涵盖语音理解、音频场景识别、语音分析（口音、性别、情绪）。

• 风格对齐：评模型“生成符合指定风格的语音”能力，比如StyleTalk（语调、情绪）、E-chat200（情绪）、SD-Eval（口音、年龄、音量）。

7.3 可信度评估：看模型“靠不靠谱”

• 幻觉：SLM会“瞎编”——比如音频里没有狗叫，问“有狗叫吗？”，模型说“有”。Kuan等人发现：SLM比“ASR+文本LLM”串联模型幻觉多，提出“分步提示”（先让模型描述音频，再根据描述回答问题）能缓解；
• 毒性：评生成语音的文本转录是否有冒犯内容（比如SpiRit-LM、GPT-4o会测这个）；
• 偏见：看模型是否因说话人特征（性别、年龄、口音）改变回答。Lin等人测试发现当前SLM偏见少，但可能是因为模型还不会区分说话人特征；GPT-4o用多样语音后训，偏见控制得好；
• 深度伪造：SLM能模仿真人语音，容易被滥用。Wu等人做了CodecFake数据集（SLM生成的伪造语音），发现基于这个数据集训的检测模型能有效识别伪造语音。

08 挑战与未来方向：SLM还缺什么？

虽然SLM发展快，但离“通用语音处理系统”还远，论文提了几个关键挑战：

（1）模型架构问题

1. 语音表示没统一：到底用连续特征还是离散token？用哪种token（语音学/编解码器）？不同选择影响后续设计；
2. 语音文本结合方式没统一：适配器用哪种？序列生成用分层还是混合？没系统对比过；
3. 效率低：SLM太大太慢，不适合实时/端侧场景（比如手机上用），需要压缩算法和更高效的架构。

（2）训练数据问题

1. 缺高质量数据：尤其是指令微调、聊天对话的数据，现在很多用合成数据（比如TTS转的），真实数据少；
2. 数据集不统一：不同模型用不同数据集，没法公平对比“是架构好还是数据好”；
3. 缺缩放研究：不知道SLM随模型大小、数据量增长的规律（比如文本LLM有缩放定律），只有少数研究（比如Maimon等人用单GPU24小时训出高质量纯SLM）。

（3）评估问题

1. 基准没普及：Dynamic-SUPERB这些基准刚出来，没成为通用标准；
2. 任务覆盖不全：语音任务比文本多（比如说话人识别、韵律分析），现有基准还没覆盖全；
3. 生成评估没标准：语音生成的质量（比如自然度）主观因素多，没统一的客观指标。

（4）开源和包容性问题

1. 少全开源模型：很多模型只放权重，不放代码、数据，没法复现和对比；
2. 包容性差：现在主要关注高资源语言（英语、中文），低资源语言、方言、有语音障碍的用户（比如口吃）没覆盖到；
3. 安全性：深度伪造、偏见这些问题还没彻底解决，需要专门的语音安全方案。

09 总结

这篇综述的最大价值是“统一”——统一了SLM的定义、分类和架构，把之前零散的研究按“组件-训练-评估”串起来，还指出了未来要解决的问题。现在SLM还在快速发展，比如2024年出了GPT-4o、Gemini 1.5这些多模态模型，能处理语音，但细节没公开；开源模型比如Moshi、Qwen-Audio也在进步。未来只要解决数据、效率、评估这些问题，SLM早晚能像文本LLM一样，成为通用的语音助手。

10 附录图表

表格3

作为正文第 5 节 “代表性 SLM 综述” 的补充，系统整理了纯 SLM、语音 + 文本 SLM、语音感知文本 SLM 三大类模型的核心组件（语音编码器、文本 LM、语音解码器、模态适配器等），方便研究者对比不同模型的技术路线差异。

表格4：

正文第 5.3 节 “语音感知文本 SLM”，整理代表性模型的训练阶段、任务类型、训练数据规模、评估基准及关键发现，为该类模型的技术选型提供实证参考。

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大厂绿色直通车，冲击行业高薪岗位

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