结合最新大模型技术进展，聚焦以下两类核心技术问题： 1.语义感知的端到端语音增强联合优化 传统增强算法仅追求频谱失真最小化（PESQ），常导致语音语义扭曲。我们将探索基于大模型先验的语义感知增强范式： a.音频增强 Token 与后端模型联合建模：研究将神经编解码器的音频增强 Token 直接作为大模型输入，探索增强模块与 LLM 等后端任务的端到端联合训练，利用 LLM 的语义预测能力修复弱网或强噪下的语音缺失。 b.语义一致性优化准则：建立兼顾听感质量（PESQ/STOI）与语义完整性（WER）的多目标优化函数，确保增强后的语音在保留高保真听感的同时，最大化后端任务模型的理解准确率。 2.复杂声学场景下的多模态鲁棒感知 针对远场、多说话人及非平稳噪声场景，研究多模态融合的语音增强技术： a.多通道语音交互：研究基于深度学习的非线性 AEC 算法，探索回声消除与感知交互大模型的端到端建模，提升复杂场景理解力，降低链路耗时和效果损耗，保障弱网环境下的音频完整性与交互连续性。 b.听觉注意力空间信息建模：结合麦克风阵列拾音、多音源通道及多模态的空间信息，探索跨模态注意力机制，模拟人类“鸡尾酒会效应”，动态聚焦目标声源，推进生成式目标说话人抽取、音源分离等任务的技术边界，提升嘈杂环境下的交互鲁棒性。