港中深团队突破：解决AI语音助手“答非所问”难题
（图片来自网络）
香港中文大学（深圳）的研究团队最近取得重大突破，成功解决了AI语音助手“答非所问”的难题，为语音交互技术发展打开了新局面。
当前很多AI语音助手存在一个突出问题：当用户用自然语言提问时，助手往往给出与意图不相关甚至偏离的回答，类似“鸡同鸭讲”的沟通困境。团队研究发现，这是由于语音大语言模型在训练时存在“声学表示和语义表示不匹配”的鸿沟，导致理解与回应脱节。
为解决这一问题，研究团队提出了创新方案EchoX，采用“回声训练”技术，将声学处理与语义理解分离，分三阶段训练：
- 第一阶段：让系统理解语音并生成对应文本，如同“听懂后转文字”;
- 第二阶段：将文本内容转换成自然语音，实现“文字转声音”;
- 第三阶段：通过“回声训练”确保语音输出准确反映语义理解，如同“基于理解再回应”。
经过实验验证，EchoX在知识型问答等场景中表现显著提升。使用少量训练数据（约6000小时）就能达到传统系统数百万小时数据的性能，且回答更贴合用户意图。此外，它还解决了语音信息长序列处理、流式生成等技术难题，让语音交互更自然流畅。
研究团队开源发布该系统，为行业技术迭代提供了新的方向，有望推动语音AI助手向更智能、更贴合用户需求的阶段发展。
（声明：该内容经AI精编）
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