AI语音对话技术通常是基于语音识别和自然语言处理（NLP）的。在这个过程中，语音首先被识别成文字，然后NLP技术对这些文字进行处理，生成回应。然而，我们是否可以直接训练一个“文盲”大模型，即只用语音而不用文字来训练呢？就像会说话但不识字的人类一样。

首先，我们需要理解的是，训练一个模型需要大量的数据。对于语音识别模型，这通常意味着需要大量的语音样本和对应的文本标签。这是因为模型需要学习如何从语音中提取出有意义的信息，而这些信息通常以文本的形式提供。

如果我们只使用语音而不使用文本，那么我们需要一个完全不同的训练方式。这可能涉及到让模型直接从语音中学习如何生成回应，而不是从文本中学习。这可能会面临一些挑战。

首先，我们需要一种方式来评估模型的性能。如果我们不能将模型的输出转化为文本，那么我们就无法与人类的语言进行比较，也无法判断模型是否正确地理解了语音输入。

其次，我们需要一种方式来优化模型。在深度学习中，我们通常使用梯度下降等优化算法来更新模型的参数，使其能够更好地处理输入数据。然而，这些算法通常需要计算损失函数（即模型的预测输出与实际输出之间的差异）的梯度。如果我们不能将模型的输出转化为文本，那么我们就无法计算这个损失函数，也就无法更新模型的参数。

然而，尽管存在这些挑战，但是直接使用语音训练模型的可能性仍然存在。一种可能的方法是使用一种称为“自监督学习”的技术。这种技术可以让模型从未标记的数据中学习有用的表示。例如，我们可以训练一个模型来预测一段语音的下一个部分，而不需要知道这段语音的文本内容。通过这种方式，模型可以学习到语音中的一些结构和模式，这些结构和模式可能对于生成回应是有用的。

另外，还有一些研究正在探索如何使用基于语音的生成模型来生成自然语言。这些模型可以直接从语音中生成文本，而不需要经过识别阶段。这可能会使我们能够训练出一个完全基于语音的AI语音对话模型。

然而，这些技术目前还处于研究阶段，距离实际应用可能还有一段距离。此外，即使我们能够训练出一个基于语音的模型，我们也需要注意到，语音和自然语言之间存在一些差异。例如，语音中包含了语调、语速、停顿等信息，这些信息在文本中可能无法完全表达。因此，我们可能需要开发一些新的技术和方法来处理这些信息，以确保我们的模型能够理解和生成自然的语音。

总的来说，虽然直接使用语音训练AI语音对话模型可能会面临一些挑战，但是这并不意味着这是不可能的。随着技术的不断进步和研究的深入，我们可能会找到新的方法和技术来解决这些问题，从而实现一个完全基于语音的AI语音对话模型。这将为我们提供一种全新的方式来与计算机进行交互，使交互变得更加自然和便捷。