When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches
作者: Zhengdong Yang, Shuichiro Shimizu, Yahan Yu, Chenhui Chu
分类: cs.CL, cs.SD, eess.AS
发布日期: 2025-02-26 (更新: 2025-09-09)
备注: Accepted at Findings of ACL 2025 (Long Paper)
期刊: Findings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2025)
💡 一句话要点
综述：探索大语言模型与语音融合的三种主要方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 语音识别 多模态融合 语音处理 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法难以有效利用语音模态的丰富信息，限制了LLM在语音相关任务中的性能。
- 该综述对现有语音与LLM集成方法进行分类，并分析了各自的优缺点，为研究人员提供参考。
- 该综述总结了现有方法的应用场景和挑战，为未来研究方向提供了指导。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，人们对将其应用扩展到基于文本的任务之外产生了浓厚的兴趣。大量研究探索了将其他模态与LLM集成的方法，特别是与文本自然相关的语音模态。本文综述了语音与LLM的集成，将方法分为三种主要方法：基于文本的集成、基于潜在表示的集成和基于音频token的集成。我们还展示了这些方法如何在各种语音相关应用中应用，并强调了该领域的挑战，为未来的研究提供灵感。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型主要处理文本信息，如何有效地将语音信息融入到LLM中，使其能够处理和理解语音相关的任务是一个重要的问题。现有的方法在处理语音信息时，可能存在信息损失、计算复杂度高、模型训练困难等痛点。
核心思路：该综述的核心思路是将现有的语音与LLM集成方法分为三大类：基于文本的集成、基于潜在表示的集成和基于音频token的集成。通过对这三种方法的分析和比较，可以更好地理解不同方法的优缺点，并为未来的研究提供指导。
技术框架： 1. 基于文本的集成：首先将语音转换为文本（例如通过语音识别），然后将文本输入到LLM中。 2. 基于潜在表示的集成：将语音和文本分别编码为潜在表示，然后将这些表示融合并输入到LLM中。 3. 基于音频token的集成：直接将音频转换为token序列，然后将这些token输入到LLM中。
关键创新：该综述的关键创新在于对现有方法的分类和总结。通过将方法分为三大类，可以更清晰地了解不同方法的特点和适用场景。此外，该综述还指出了该领域存在的挑战，为未来的研究提供了方向。
关键设计：不同的集成方法在具体实现上存在差异。例如，基于文本的集成方法需要选择合适的语音识别模型和文本编码方式；基于潜在表示的集成方法需要设计有效的融合策略；基于音频token的集成方法需要选择合适的音频token化方法。此外，不同的方法可能需要不同的损失函数和训练策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述没有提供具体的实验结果，而是对现有方法进行了分类和总结，并指出了该领域存在的挑战。其价值在于为研究人员提供了一个全面的视角，帮助他们更好地了解该领域的研究现状和未来发展方向。
🎯 应用场景
该研究对语音助手、语音翻译、语音情感识别、语音摘要等领域具有潜在的应用价值。通过将语音信息更好地融入到LLM中，可以提高这些应用的性能和用户体验。未来的研究可以探索更有效的集成方法，以实现更强大的语音处理能力。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in large language models (LLMs) have spurred interest in expanding their application beyond text-based tasks. A large number of studies have explored integrating other modalities with LLMs, notably speech modality, which is naturally related to text. This paper surveys the integration of speech with LLMs, categorizing the methodologies into three primary approaches: text-based, latent-representation-based, and audio-token-based integration. We also demonstrate how these methods are applied across various speech-related applications and highlight the challenges in this field to offer inspiration for