arXiv · Audio and Speech· Yang Xiao, Tianyi Peng, Hanyu Meng, Ting Dang·· 4 小时前精选AI 评分62
当意图延迟揭示：面向全双工语音模型的延迟意图基准测试
When Intent Arrives Late: A Benchmark for Full-Duplex Speech Models under Delayed Intent Revelation
AI 导读
论文提出 LateIntent-Bench，用含糊前缀接良性或有害后续并插入受控暂停，测量全双工语音模型在意图揭示前的 Premature Response Rate。在 3,136 个会话中，四个原生全双工模型表现出不同的响应时序模式，三个模型在保持良性响应同时增加有害交互，一个模型对两类分支都失去响应。在意图揭示后插入 1.5 秒静音可使 PRR 接近无暂停基线并显著降低有害交互变化。
推荐理由
提出延迟意图揭示的评测基准，揭示全双工语音模型在安全选择性上的时序敏感问题。
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