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引言：ASR范式改变
大型音频语言模型 (Large Audio-Language Models, LALMs) 正在彻底改变我们与机器进行听觉交互的方式。然而，当前主流的 LALM 在构建时，往往过度依赖于一个核心范式——基于自动语音识别 (ASR) 的音频-文本对齐。
这种以 ASR 为中心的策略，虽然在处理语音转文本任务上卓有成效，但也带来了几个难以忽视的“先天缺陷”：
- 信息丢失与数据浪费：ASR 只关注语音中的文本内容，而忽略了同样重要的非语言信息（如说话人情感、年龄、性别）、背景音（如掌声、风声）和音乐。这导致大量宝贵的音频信息在训练中被丢弃，造成了巨大的数据浪费。
- 学习目标过于简单：ASR 的对齐任务（将声学单元映射到文本单元）在时间上是单调的，对于强大的 LLM 来说，学习目标相对简单 (Trivial)。这限制了模型在预训练阶段从音频中学习更深层次、更复杂知识的能力（如图 1 所示，ASR 任务的训练损失下降得很快，表明模型很快就“学会”了，但学到的可能不多）。
- 依赖闭源数据和模型：许多先进的 LALM