arXiv · cs.CL· Junho Kim·· 23 小时前AI 评分44
全双工语音模型长会话退化的诊断与缓解方法
Diagnosing and Mitigating Long-Session Degradation in Full-Duplex Speech Models
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Junho Kim
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.34991v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究系统刻画了全双工语音对话模型在长会话中的性能退化，发现多款公开模型的响应性、语音内容质量和音色一致性随时间下降。研究者提出基于自蒸馏的 LoRA 轻量适配训练框架，并引入双分辨率上下文（TRC）架构，将旧交互历史压缩为 KV 表示。在三个不同架构模型上，LoRA 适配缓解了十分钟会话内的性能退化，加入 TRC 后效果可超出训练会话长度，且 KV-cache 增长减少超过 90%。
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