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本文介绍了Duplex-MPE，一个用于评估AI助手在多方全双工对话中的基准，包含2000个场景，评估模型在响应启动、准确性和静默保持方面的表现。
本文提出一种解耦数据方法，通过从真实口语对话中学习轮次转换，同时利用文本处理语义，借助神经有限状态机框架来增强自然性并保留语义能力。
本文提出了一种通用风格感知全双工框架，包含一个轻量级的轮换控制器LPS-TC；引入了一个大规模数据集WildTurn，用于真实世界对话；并提出了一种两级评估方案，以增强对话系统中的主动语音交互和响应质量。
PersonaKit 是一个开源 Web 平台，旨在对全双工对话系统中的多样化角色进行快速原型设计和用户测试。它允许研究人员通过 JSON 配置角色特有的轮流对话行为，并进行 A/B 测试以评估社会语言学交互。