前言

随着 Transformer 架构 的成功，人工智能不仅在语言处理上突飞猛进，在视觉、语音等领域也迎来了突破。如今，研究者们已经能够把“看”和“听”的能力与“语言”结合起来，形成了功能强大的 视觉-语言模型 和 音频-语言模型。

在这些多模态模型中，常见的设计方式有几种：

• 双编码器架构：就像给视觉和语言各自配备一个大脑，然后再把它们的理解结果对齐。
• 融合架构：直接把不同模态的信息搅拌在一起，让模型在同一个空间中学习。
• 编码器-解码器架构：一部分负责理解输入，另一部分则负责生成输出，类似翻译的过程。

随着研究的深入，这些架构也在不断进化。比如，引入 混合模态注意力机制，让模型能更灵活地在图像、语音和文字之间建立联系；利用 对比学习，帮助模型更好地区分和匹配不同模态的信息；再结合 强化学习，让模型通过试错不断优化表现。

这些进步让多模态 AI 的能力越来越接近人类，可以看图说话、可以听懂再回答，甚至在复杂任务中展现出很强的适应性和创造力。

1 视觉语言模型架构

视觉语言模型（Vision-Language Models，简称 VLM）是一类能同时理解图像和文本的人工智能模型。它们的目标是把 计算机视觉（“看”）和 自然语言处理（“说”）结合起来。得益于 Transformer 技术的兴起，这类模型在近几年发展非常迅速。

在训练方法上，研究人员总结出了四种主要的思路：

1. 对比学习：让模型学会配对

可以把它想象成一种找对象的训练方式。模型会看到一对图像和文字描述，如果它们本来就是匹配的（比如一张猫的照片和描述“这是一只猫”），模型就要把它们的表示变得接近；如果是不相关的组合（猫的照片配“这是一辆车”），模型就要把它们分开。

这种方法的代表就是 CLIP 模型，它通过大量图片和说明文字的组合，学会了在同一个“语义空间”中对齐图像和文本。

2. 掩码预测：让模型学会完形填空

在这种训练里，模型会遇到缺了一块的图片，或者少了几个词的句子，它需要根据上下文把缺失的信息补回来。
比如，给出一张被打了马赛克的苹果图，让模型预测“这是一个苹果”；或者把“这是一只 ___”遮掉，让模型从图片里推断出答案。

这类方法的代表是 FLAVA 模型，它通过对图像和文本做掩码预测来同时学习两种模态的信息。

3. 生成式学习：让模型学会创作

这一类方法不再只是“理解”语音、文字或图像，而是具备了直接生成新内容的能力。换句话说，它们不光能看懂，还能“创作”。

举个例子：

• 从一张图片生成文字描述（也就是图像到字幕，比如看到一张狗在公园里跑的照片，模型能自动写出“草地上有一只狗在奔跑”）。
• 反过来，从文字生成图像（也就是文生图，比如输入“黄昏下的未来城市”，模型就能画出对应的画面）。

在这种方法里，文字和图像都会被转成同一种形式：统一的 Token 序列。模型不再区分“这是字”还是“这是图”，而是把它们都当作相同的输入，然后通过一个统一的大模型进行处理和生成。

比较有代表性的模型包括：

• PaLI（Pathways Language and Image model）：这是 Google 提出的一个多模态大模型。它能够同时处理图像和文本输入，完成图像字幕生成、视觉问答、跨语言图像描述等任务。PaLI 的核心思路就是把图像转化为序列，再和文字一起输入模型，让它们在同一空间里对齐。
• Kosmos-1（微软提出）：这是一个“多模态大语言模型”，不仅能读懂文字和图片，还能把它们结合起来做推理，比如看一张图表回答问题，或者对一张漫画生成解释文字。Kosmos-1 的特别之处是，它在训练时就强调了“统一输入”的思路，把视觉和语言数据都映射到同一个 Token 序列里进行建模。

我们可能更熟悉的 Stable Diffusion、Imagen 等模型，实际上也是这种统一建模思路的应用。它们的输入和输出都通过 Token 化的方式转化到同一个表示空间，然后利用大模型进行生成，从而实现“文字生图”甚至“图像转图像”的创作能力。

4. 映射学习：让模型学会“翻译”

训练一个从零开始的多模态大模型，往往需要海量的算力和庞大的数据集，这在实际中非常昂贵。于是研究者提出了一个更聪明的办法——映射学习（Mapping Learning）。

它的核心想法是：与其从头训练一个“既懂语言又懂图像”的大模型，不如直接把现成的 大语言模型（LLM） 和 图像编码器 连接起来，中间加一个“特征映射器”。

这样，图像特征会先通过图像编码器提取，再经过映射器转换成语言模型能理解的语义表示，最后输入到 LLM 里。于是，原本只会处理文字的语言模型，就被赋予了“看图”的能力。

这一思路的早期代表是 BLIP-2。它通过“Q-Former”模块，把视觉特征转化为一组紧凑的语义表示，再对接到大语言模型中。这种做法大幅降低了训练成本，同时效果还相当不错。

在 BLIP-2 的启发下，现在流行的 MiniGPT-4、LLaVA、Qwen-VL 等多模态模型，基本上都是基于映射学习发展起来的。它们的不同点主要体现在映射器的设计和优化策略上，但整体思路都是“语言模型不用重新训练，只需要学会接收图像信息”。

2 语音语言模型架构

语音语言模型（Speech-Language Models，简称 SLM）是一类能够同时理解语音和文字的多模态大模型。它们的目标是把 语音处理（“听”）和 语言理解（“说”）结合起来，从而实现更自然的人机交互。
与传统的“语音识别 → 转成文字 → 再处理”的串联方法不同，SLM 直接在端到端的架构里学习语音和文本之间的对应关系，这样模型的泛化能力更强，能更好地适应开放世界的场景。

SLM 在很多场景里都有应用，比如：

• 语音识别（把语音转成文字）；
• 语音合成（把文字变成自然的语音）；
• 语音翻译（直接把外语语音转成另一种语言的文字或语音）；
• 智能语音助手、语音交互等。

1. SLM 的输入和输出模式

根据任务不同，SLM 的输入输出方式大致可以分为三类：

• S2T（Speech-to-Text）：语音 → 文本。
  最基础的模式，用来做自动语音识别（ASR），比如把录音转写成文字。它主要依赖音频编码器提取特征，然后解码成文字。
• ST2T（Speech & Text-to-Text）：语音 + 文本 → 文本。
  这是目前最常用的模式。它不仅能处理语音，还能接受文字提示，比如“把这段语音翻译成英语”。这种方式能做语音翻译、语音情感分析等更复杂的任务。
• ST2ST（Speech & Text-to-Speech & Text）：语音 + 文本 → 语音 + 文本。
  这是更高级的模式，既能输出文字，也能直接生成语音。例如同时完成语音识别 + 语音合成，实现更自然的语音翻译助手。

2. 语音表示学习：让模型听得更懂

要让 AI 听懂语音，必须先学会把原始的声音信号变成有用的特征表示。近年来，研究者提出了几种主要的预训练方法：

• 基于 CNN（卷积神经网络）
  CNN 在图像处理中很常见，在语音里也很好用。它可以把原始语音信号转成“频谱图”，再提取其中的局部特征。比如 PANNs 模型就用 CNN 来学习声音特征。不过，CNN 擅长分析短时特征，对长时间依赖的处理能力有限。
• 基于 Transformer
  Transformer 的优势在于捕捉长程依赖关系，因此在语音建模中越来越受欢迎。

• Wav2vec 2.0：先用 CNN 提取局部特征，再用 Transformer 捕捉全局信息，并通过掩码和对比学习的方式进行训练。
• Whisper：由 OpenAI 提出，支持多任务训练，比如语音识别和翻译。它能在不同场景下保持很好的泛化能力。
• AST、HTSAT、AudioMAE：这些模型探索了完全基于注意力的方式，甚至把图像领域的“掩码自编码器”方法搬到了音频上，从而让模型学会在被遮盖的情况下重建声音特征。

• 基于 Codec（离散化的语音表示）
  另一种思路是把连续的音频信号“离散化”，变成一串类似文字的 Token，这样语音就可以和语言模型更好地结合。

• SoundStream：通过量化机制把语音压缩成离散单元，再重建高质量音频。
• Encodec：在此基础上加入了 LSTM 和 Transformer，使语音重建和建模效果更好。

3. 语音和文本表示融合架构

在多模态大模型里，光有语音信息还不够，还得把它和文本信息结合起来，这样模型才能做出更准确的推理。简单来说，就是要让“听到的”和“看到的文字”说同一种语言。现在主要有两条路线：

1. 把语音转换到文本空间
   这种做法比较常见。因为大多数大语言模型本来就是为文本设计的，所以我们先把语音特征转化成“像文字一样”的表示，再交给模型处理。

   这种方法的好处是简单高效，但问题是——在语音变成“文字风格”表示的过程中，难免会丢失一部分信息。

• 直接投射（Direct Projection）：通过一个“转换器”，把语音特征直接映射到文本嵌入空间。这样得到的语音向量可以和文字向量拼在一起，一起送进大模型里。

  

• Token 映射（Token Mapping）：把语音特征转换成类似于文本 Token 的形式，然后和文字 Token 排在同一个序列里。这样模型就能把语音和文字当成同一套符号来理解。

  

2. 语音和文本直接融合在同一个空间
   为了减少信息丢失，一些研究者提出了另一种方式：不再把语音硬转成“文本形式”，而是直接在大语言模型的输入空间里加入语音 Token。

• 做法是：先把语音特征提取出来，生成一批专属的“语音 Token”；然后把这些语音 Token 和文本 Token 拼接，形成一个更大的 Token 序列；最后交给大模型进行统一建模。
• 这样一来，模型可以同时接触语音和文字的原始特征，不需要再额外做模态转换，保留信息也更完整。

总结一下：

• 语音→文本空间的方法：快、简洁，但可能丢信息。
• 语音+文本联合空间的方法：复杂一些，但能更好地保留语音的原貌。

最后

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