TextPro-SLM缩小语音与文本模态差距
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TextPro-SLM缩小语音与文本模态差距
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AI 综述
Wenqian Cui等作者提出TextPro-SLM语音大语言模型，从输入侧缩小语音与文本的模态差距。据论文，该模型在3B和7B规模下均取得领先SLM中最低的模态差距，并在副语言理解任务上表现强劲。 该模型结合统一语音编码器WhisperPro（同步输出文本token与韵律嵌入）与保留原TLM语义能力的LLM主干，仅用约1,000小时LLM训练音频即达成上述效果。论文已被NeurIPS 2026接收，代码已开源。
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最新进展11月2日 13:00
TextPro-SLM：从输入侧缩小模态差距，让语音 LLM 具备韵律感知的文本 LLM 能力报道时间线
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11月2日
- arXiv cs.CLTextPro-SLM：从输入侧缩小模态差距，让语音 LLM 具备韵律感知的文本 LLM 能力
TextPro-SLM 从输入侧缩小语音大模型的模态差距，在 3B 和 7B 规模下均取得领先 SLM 中最低的模态差距，并在副语言理解任务上表现强劲。该模型结合统一语音编码器 WhisperPro（同步输出文本 token 与韵律嵌入）与保留原 TLM 语义能力的 LLM 主干，仅用约 1,000 小时 LLM 训练音频即达成上述效果。论文已被 NeurIPS 2026 接收，代码已开源。
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