多语言LLM-ASR源感知适配与模型合并研究发布

2026年10月27日，一篇arXiv预印本论文发布了面向多语言大语言模型自动语音识别（LLM-ASR）的新方法。该研究旨在解决在连接式语音大模型中扩展新语言时，如何保持源语言性能的挑战，提出了源感知适配与模型合并技术。 在具体策略上，研究探讨了单目标扩展场景。实验结果显示，SSU-Wanda+TIES策略在平衡源语言性能保留与目标语言习得方面表现最佳。这一方法为多语言语音识别模型的迭代更新提供了具体的技术方案与评估基准。

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