聲學語言模型（SLM）在實際應用中的表現通常取決於多種因素，包括模型的架構、訓練數據的質量和多樣性，以及特徵提取的有效性。在許多應用中，如語音識別、語音合成和情感分析，SLM已經顯示出良好的性能，但仍然存在一些挑戰，特別是在處理複雜的聲學環境和多樣化的語音特徵時。
SALMON基準測試提供了一個全面的框架來評估SLM在多種聲學特徵上的表現。儘管SALMON能夠提供有價值的見解，幫助研究人員識別模型的優勢和劣勢，但它是否能夠準確預測模型在實際任務中的表現仍然存在一定的局限性。這是因為實際應用中可能涉及更多的變數，如用戶的語音特徵、環境噪音和語境等，這些因素在SALMON的評估中可能未能充分考慮。
總體而言，SALMON作為一個評估工具，能夠幫助研究人員理解SLM在聲學特徵建模方面的能力，但在實際應用中，仍需結合其他評估方法和實際數據來全面評估模型的性能。