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要让类似 DeepSeek 的大型语言模型（LLM）具备语音识别能力，需要通过多模态扩展或与专用语音处理模块结合。以下是实现这一目标的技术路径和训练方法：

1. 核心思路：LLM本身无法直接处理语音
   LLM（如DeepSeek）的原始训练基于文本数据，缺乏对语音信号的建模能力。要让其支持语音识别，需通过以下两种方式：

• 方案一：与ASR模块结合（传统方法）
  将语音识别（ASR）系统作为前端，语音→文本→LLM处理。
• 方案二：扩展为多模态模型（前沿探索）
  直接训练LLM处理音频信号（需重新设计模型架构和训练流程）。

2. 方案一：结合ASR模块的典型流程
   步骤1：部署ASR系统

• 选择ASR模型：
  使用开源模型（如Whisper、Wav2Vec2）或自研模型，将语音转为文本。
• 优化ASR性能：
  • 针对目标领域（如中文、方言、噪声环境）微调ASR模型。
  • 集成语言模型（LM）进行重打分（Rescoring），提升准确率。

步骤2：连接DeepSeek进行语义理解

• API调用：将ASR输出的文本通过接口输入DeepSeek，进行后续任务：
  下面展示一些 内联代码片。