用无标签语音自我提升音频大模型：SI-SDA 方法详解

用无标签语音自我提升音频大模型：SI-SDA 方法详解

在语音识别和处理领域，近年来大模型（Large Language Models, LLMs）的发展迅速，为语音任务带来了新的突破。然而，语音信号的复杂性使得这些模型在特定领域中表现不佳。如何在没有标注数据的情况下提升音频大模型的表现？本文介绍了一种名为 SI-SDA（Self-Improvement Speech Domain Adaptation） 的方法，通过强化学习优化，让模型在目标领域中自我提升。

一、背景：音频大模型的挑战

1.1 大模型的崛起

大模型（LLMs）已经成为自然语言处理领域的通用任务解决工具，它们在多个任务中表现出色，比如文本生成、问答系统等。随着 Transformer 架构的发展，这些模型也被应用于语音处理，催生了音频大模型（Audio LLMs）。

1.2 音频大模型的应用

音频大模型可以处理多种语音任务，例如：

• 自动语音识别（ASR）：将语音转换为文本
• 口语问答（SQA）：理解并回答语音提出的问题
• 语音到文本翻译（S2TT）：将一