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本文应用直接偏好优化(DPO)来对齐音频大语言模型,以转录中英文混合语音,在分布内实现了高达89.6%的MER降低,在分布外实现了20%的降低。它识别出三种失败模式——语言遗漏、翻译替代转录以及幻觉——并表明基于偏好的对齐能有效激发多语言音频大语言模型的正确混合转写行为。