MultiPartyTurnBench：多方语音轮次控制基准发布

Puneet Mathur 与 Dinesh Manocha 在 arXiv 发布 MultiPartyTurnBench（MPTB），用于评测全双工语音系统在多方对话中的轮次控制（floor control）。基准包含240段合成的通道分离对话，覆盖两至五名说话者和六种交互类型，评估两项互补任务：轮次结束（EOT）检测——区分真正的话轮结束与临时停顿，以及打断（INT）检测——区分成功抢得发言权与未抢得发言权的语音。评估采用精确事件标注、受限误报率下的召回率和有符号延迟的因果评估。 论文结果显示，五个全双工智能体在进入话轮上达到86.1–95.8%的平衡准确率，但在选择性打断处理上接近随机水平（46.9–54.7%），表明现有系统在多方重叠语音和附和语音场景下的让权与抢权控制仍是明显短板。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。