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CoSTA：压缩语音 token 适配语音对话模型
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AI 综述
2026 年 10 月 16 日，arXiv cs.CL 收录论文《CoSTA：面向高效语音对话模型的压缩语音 Token 适配》。该工作提出 CoSTA，一个兼容性保留的事后（post-hoc）框架，将语音对话模型的生成 token 空间与合成 token 空间解耦，同时保留原有的语音 tokenizer 与 decoder 不变。具体做法是：通过均值初始化的词表扩展、发音适配与对话适配来压缩生成 token 空间，并在合成前确定性地还原回原始 token 空间。在双语语音对话基准上，CoSTA 实现了约 1.7 倍的语音 token 生成速度，同时降低了整响应延迟、提升了吞吐，且响应质量保持不变。
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最新进展10月16日 12:00
CoSTA 以事后框架解耦生成与合成 token 空间，基准上取得约 1.7 倍生成加速且质量不变。报道时间线
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10月16日
- arXiv cs.CLCoSTA：面向高效语音对话模型的压缩语音 Token 适配
CoSTA 是一个兼容性保留的事后框架，把语音对话模型的生成与合成 token 空间解耦，同时保留原有语音 tokenizer 与 decoder。它用均值初始化的词表扩展、发音适配和对话适配压缩生成 token 空间，合成前再确定性还原回原始空间。在双语语音对话基准上，CoSTA 取得约 1.7× 的语音 token 生成速度、更低整响应延迟与更高吞吐，响应质量保持不变。
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