基于大型语言模型的设备导向语音检测用于后续对话
原文英文，约200词，阅读约需1分钟。发表于：。This paper was accepted at the Adaptive Foundation Models (AFM) Workshop at NeurIPS 2024. Follow-up conversations with virtual assistants (VAs) enable a user to seamlessly interact with a VA...
本文讨论了在NeurIPS 2024自适应基础模型研讨会上提出的设备导向语音检测（DDSD）方法。该方法通过建模首次查询，结合大型语言模型（LLMs）和自动语音识别（ASR）不确定性，提升了后续对话的自然交互体验。研究表明，该方法在真实数据集上显著降低了误报率。
