CoT-ST模型在其他語音理解任務（如語音問答）中的應用潛力非常大，具體表現在以下幾個方面：
多模態整合能力：CoT-ST模型的多模態鏈思維能力使其能夠有效整合語音和文本信息，這對於語音問答任務至關重要，因為這類任務通常需要從語音中提取信息並生成相應的回答。
上下文理解：該模型在處理上下文信息方面的優勢使其能夠更好地理解用戶的問題，並根據先前的對話歷史生成更準確的回答。
跨語言能力：CoT-ST模型的多語言支持使其能夠在不同語言之間進行有效的轉換，這對於全球化的語音問答系統尤為重要，能夠滿足不同語言用戶的需求。
增強的推理能力：通過鏈思維的推理過程，CoT-ST模型能夠在回答複雜問題時進行逐步推理，這對於需要多步驟推理的語音問答任務非常有利。
靈活的應用場景：該模型的設計使其能夠適應各種語音理解任務，包括語音翻譯、語音識別和語音問答，這使得其在實際應用中具有很高的靈活性和擴展性。