开源英印8语EOU检测模型
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用户 martian7r 在 Hugging Face 以 Apache-2.0 发布基于 Qwen2.5-0.5B 微调的轮次结束（EOU）检测模型 indic-turn-detector，覆盖英语、Hinglish 及 Hindi、Telugu、Tamil、Marathi、Bengali、Gujarati、Punjabi 等 8 种印度语言。模型仅处理文本，需搭配使用者自己的语音转文字（STT），可在 CPU 上用 ONNX Runtime 本地运行（约 2GB，fp32），接口与 LiveKit Agents 的文本轮次检测器一致。 作者称在留出验证集上检出率为 91.3%、AUC 0.967，未完成轮次的误切约 10%；在 LiveKit 官方 Hindi 真实语音测试集上同等预算下检出率为 85.3%。
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- Reddit · r/LocalLLaMA精选开源 EOU 检测模型发布，覆盖英语与 8 种印度语言语音智能体
作者发布了基于 Qwen2.5-0.5B 微调的轮次结束（EOU）检测模型，覆盖英语、Hinglish 及 Hindi、Telugu、Tamil、Marathi、Bengali、Gujarati、Punjabi 等 8 种印度语言。该模型仅依赖文本、需配合自有 STT，可在 CPU 上用 ONNX Runtime 本地运行（约 2GB，fp32），接口与 LiveKit Agents 的文本轮次检测器一致。作者称在留出验证集上检出率为 91.3%、AUC 0.967，并将未完成轮次的误切控制在约 10%；在 LiveKit 官方真实语音测试集（Hindi）上同等预算下检出率为 85.3%。模型与插件以 Apache-2.0 发布在 Hugging Face。
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