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EchoDistill 是一种基于对齐的噪声到干净的自蒸馏框架，通过使用冻结的干净音频教师模型，利用组相对策略优化 (GRPO) 指导学生模型，从而提高音频大语言模型 (ALLMs) 在现实噪声下的鲁棒性。实验表明，在强噪声下，该方法显著提升了语义可靠性和任务性能，且无需额外推理成本。