FastLongSpeech: Enhancing Large Speech-Language Models for Efficient Long-Speech Processing

📄 arXiv: 2507.14815v2 📥 PDF

作者: Shoutao Guo, Shaolei Zhang, Qingkai Fang, Zhengrui Ma, Min Zhang, Yang Feng

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-20 (更新: 2025-10-31)

备注: NeurIPS 2025. The code is at https://github.com/ictnlp/FastLongSpeech. This model is at https://huggingface.co/ICTNLP/FastLongSpeech. The dataset is at https://huggingface.co/datasets/ICTNLP/LongSpeech-Eval

💡 一句话要点

FastLongSpeech：通过迭代融合和动态压缩训练，提升LSLM在长语音处理中的效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长语音处理 大型语音语言模型 迭代融合 动态压缩训练 语音理解 推理效率 LongSpeech-Eval

📋 核心要点

  1. 现有LSLM在长语音处理上存在挑战，缺乏长语音训练数据和计算成本高昂是主要瓶颈。
  2. FastLongSpeech通过迭代融合压缩长语音序列，并采用动态压缩训练使模型适应不同长度的语音。
  3. 实验结果表明，该方法在长短语音任务中均表现出色，并显著提升了推理效率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的快速发展推动了大型语音语言模型（LSLMs）的显著进步，增强了它们在语音理解和生成方面的能力。然而，现有LSLM通常侧重于增强语音生成或处理各种短语音任务，而高效处理长语音仍然是一个关键但未被充分探索的挑战。这一差距主要归因于长语音训练数据集的稀缺以及与长序列相关的高计算成本。为了解决这些限制，我们引入了FastLongSpeech，这是一种新颖的框架，旨在扩展LSLM在高效长语音处理方面的能力，而无需专门的长语音训练数据。FastLongSpeech结合了一种迭代融合策略，可以将过长的语音序列压缩到可管理的长度。为了使LSLM适应长语音输入，它引入了一种动态压缩训练方法，该方法使模型暴露于不同压缩比的短语音序列，从而将LSLM的能力转移到长语音任务。为了评估LSLM的长语音能力，我们开发了一个名为LongSpeech-Eval的长语音理解基准。实验表明，我们的方法在长语音和短语音任务中都表现出强大的性能，同时大大提高了推理效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语音语言模型（LSLM）在处理长语音时效率低下的问题。现有LSLM通常针对短语音任务或语音生成进行优化，缺乏有效处理长语音的能力。这主要是由于长语音数据集的稀缺以及处理长序列所需的高计算资源。因此，如何使LSLM能够高效地处理长语音，同时避免对大量长语音数据进行训练，是一个亟待解决的问题。

核心思路：FastLongSpeech的核心思路是通过迭代融合和动态压缩训练，使LSLM能够处理长语音，而无需专门的长语音训练数据。迭代融合用于压缩长语音序列，降低计算复杂度。动态压缩训练则通过让模型接触不同压缩比的短语音，使其学习处理不同长度语音的能力，从而将LSLM的短语音处理能力迁移到长语音任务上。

技术框架：FastLongSpeech框架主要包含两个关键模块：迭代融合模块和动态压缩训练模块。迭代融合模块负责将长语音序列逐步压缩到可管理的长度。动态压缩训练模块则通过调整短语音序列的压缩比，训练LSLM适应不同长度的语音输入。整个流程是，首先使用迭代融合压缩长语音，然后将压缩后的语音输入到经过动态压缩训练的LSLM中进行处理。

关键创新：FastLongSpeech的关键创新在于其动态压缩训练方法。与传统的直接在长语音数据上训练LSLM的方法不同，该方法通过在不同压缩比的短语音数据上进行训练，使LSLM能够泛化到长语音任务。这种方法避免了对大量长语音数据的依赖，降低了训练成本，并提高了模型的泛化能力。

关键设计：动态压缩训练的关键设计在于如何选择合适的压缩比。论文中可能采用了某种策略来动态调整压缩比，例如，根据训练的进度或模型的性能来调整。此外，损失函数的设计也至关重要，需要确保模型在不同压缩比下都能学习到有效的语音表示。具体的网络结构可能基于现有的LSLM，并针对长语音处理进行了一些修改。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FastLongSpeech在长语音理解基准LongSpeech-Eval上取得了显著的性能提升，同时在短语音任务上也保持了竞争力。实验结果表明，该方法在提高推理效率的同时，能够有效提升LSLM在长语音处理方面的能力。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

FastLongSpeech具有广泛的应用前景，例如在语音助手、会议记录、语音转录等领域。它可以用于处理长时间的语音对话、讲座录音等，提高语音处理的效率和准确性。该研究的成果有助于推动语音技术在实际场景中的应用，并为未来的语音处理研究提供新的思路。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has spurred significant progress in Large Speech-Language Models (LSLMs), enhancing their capabilities in both speech understanding and generation. While existing LSLMs often concentrate on augmenting speech generation or tackling a diverse array of short-speech tasks, the efficient processing of long-form speech remains a critical yet underexplored challenge. This gap is primarily attributed to the scarcity of long-speech training datasets and the high computational costs associated with long sequences. To address these limitations, we introduce FastLongSpeech, a novel framework designed to extend LSLM capabilities for efficient long-speech processing without necessitating dedicated long-speech training data. FastLongSpeech incorporates an iterative fusion strategy that can compress excessively long-speech sequences into manageable lengths. To adapt LSLMs for long-speech inputs, it introduces a dynamic compression training approach, which exposes the model to short-speech sequences at varying compression ratios, thereby transferring the capabilities of LSLMs to long-speech tasks. To assess the long-speech capabilities of LSLMs, we develop a long-speech understanding benchmark called LongSpeech-Eval. Experiments show that our method exhibits strong performance in both long-speech and short-speech tasks, while greatly improving inference efficiency.