Lyra：一种高效且以语音为中心的全认知框架

随着多模态大语言模型（MLLMs）的不断发展，突破单一领域能力的局限，实现更广泛、更高效的通用人工智能已成为迫切需求。然而，以往的通用模型在语音模态方面仍存在明显不足，未能充分探索语音与多模态的深度融合。为此，我们提出了Lyra——一种高效且以语音为中心的多模态大语言模型，显著提升了多模态理解能力，涵盖先进的长语音理解、声音感知、跨模态效率以及无缝语音交互等关键特性。为实现高效性与以语音为核心的能力，Lyra采用三项关键技术策略：（1）基于现有的开源大模型，并引入一种新型多模态LoRA（Low-Rank Adaptation）方法，有效降低训练成本与数据依赖；（2）设计潜空间多模态正则化器与特征提取器，强化语音与其他模态（如视觉、语言）之间的关联性，从而提升模型整体性能；（3）构建了一个高质量、大规模的多模态数据集，包含150万组多模态数据样本（涵盖语言、视觉与音频）以及1.2万条长语音样本，使Lyra能够有效处理复杂的长语音输入，实现更鲁棒的全模态认知能力。相较于其他通用模型方法，Lyra在多个视觉-语言、视觉-语音及语音-语言基准测试中均取得了当前最优的性能表现，同时显著减少了计算资源消耗与训练数据需求，展现出卓越的效率与泛化能力。