阅读理解已经得到了广泛研究。其中最具代表性的阅读理解任务之一是斯坦福问答数据集（Stanford Question Answering Dataset, SQuAD），在该数据集上，机器的表现已经与人类相当。另一方面，对于人类而言，访问大量多媒体或语音内容比纯文本内容要困难得多且耗时较长。因此，开发能够自动理解语音内容的机器具有很高的吸引力。本文提出了一项新的听力理解任务——Spoken SQuAD。在这一新任务中，我们发现语音识别错误对机器理解的影响是灾难性的，并提出了几种方法来减轻这种影响。