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在多模态模型快速演进的背景下，Omni-LLM对音视频联合理解提出了更高要求。本文介绍一种创新方法：利用视觉信息引导音频压缩，在保持语义完整性的同时显著提升处理效率。实验表明，该方案使音频表征维度降低约40%，推理延迟减少35%，同时在跨模态检索与事件定位任务中准确率提升12.6%。该技术有效缓解了音视频异构性带来的建模瓶颈，为轻量化、实时化的多模态大模型部署提供了可行路径。