自监督学习（Self-supervised Learning, SSL）在语音识别任务中取得了显著成果，然而在其他语音处理任务中的探索仍相对有限。由于语音信号蕴含多维度信息，如说话人身份、副语言特征、语音内容等，因此为所有语音任务学习通用表征极具挑战性。为应对这一难题，我们提出了一种新型预训练模型——WavLM，旨在解决端到端的下游语音处理任务。WavLM在预训练阶段联合学习掩码语音预测与语音去噪任务。通过这一机制，WavLM不仅通过掩码语音预测任务保持了对语音内容的建模能力，还通过语音去噪增强了其在非自动语音识别（non-ASR）任务中的潜力。此外，WavLM在Transformer结构中引入了门控相对位置偏置（gated relative position bias），以更有效地捕捉输入语音序列的时序顺序关系。我们还将训练数据集规模从6万小时扩展至9.4万小时。实验结果表明，WavLM Large在SUPERB基准测试中达到了当前最优性能，并在多个代表性语音处理任务的基准上实现了显著提升。相关代码与预训练模型已开源，可访问 https://aka.ms/wavlm 获取。