arXiv · cs.CL· Yeonju Kim·· 4 天前精选AI 评分59
FD-LHB 基准揭示全双工语音模型长对话为何崩溃
Why Full-Duplex Speech Models Collapse in Long Conversations
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Yeonju Kim
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32349v1
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AI 导读
研究者提出 Full-Duplex Long-Horizon Benchmark（FD-LHB），测试五个全双工语音模型的长对话能力，发现所有被测模型最终都会性能退化或耗尽上下文窗口。滑窗模型的乱码与沉默源于 Initialization-Anchor Eviction（丢弃首个 KV 条目），重复则受模型自身近期输出强化；提出 Initialization-Anchor Pinning 与 Duplex Repetition Penalty 两个无需重训练的修复，在最长一小时的重放对话中实时运行并显著减少对话崩溃。
推荐理由
论文诊断出全双工语音模型长对话崩溃的两个机制，并给出无需重训练的两项修复方法，具可迁移性。
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