CoSTA：压缩语音 token 适配提升口语对话模型效率
原文标题：CoSTA: Compressed Speech Token Adaptation for Efficient Spoken Dialogue Models
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论文提出 CoSTA，一种保持兼容性的后处理框架，解耦生成与合成的 token 空间，同时保留原始语音 tokenizer 与解码器。通过均值初始化词表扩展、发音与对话适配，CoSTA 实现约 1.7 倍语音 token 生成加速，降低完整响应延迟并提升吞吐，同时保持响应质量。
- 问题
- 口语对话模型生成与合成共用语音 token 空间，自回归序列长、推理成本高。
- 方法
- 后处理框架解耦生成与合成 token 空间，用均值初始化扩展词表并做发音与对话适配，合成前确定性展开回原空间。
- 结果
- 语音 token 生成速度约提升 1.7 倍，完整响应延迟降低、吞吐提高，响应质量保持。
- 影响
- 无需更换 tokenizer 或解码器即可加速现有口语对话模型，降低实时语音交互的部署成本。
深读 · 结论先行AI 生成展开看要点与影响 ↓
CoSTA 解耦生成与合成 token 空间，语音 token 生成提速约 1.7 倍且不换 tokenizer。
- •后处理框架，保留原语音 tokenizer 与解码器，无需替换组件
- •通过均值初始化词表扩展、发音适配、对话适配扩展生成 token 空间
- •合成前确定性展开回原始语音 token 空间，保持兼容
- •双语语音对话基准上生成速度约 1.7 倍，完整响应延迟降低、吞吐提升
- •实验显示跨架构可迁移，且与低速率 tokenization 互补
为什么重要：口语对话模型推理成本主要来自长自回归序列，这条给出不改架构、不换 tokenizer 的提速路径，对部署端有直接参考价值。
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