Apple Machine Learning Research
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基于大型语言模型的设备导向语音检测用于后续对话
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 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。
- DDSD方法通过建模首次查询，提升了后续对话的自然交互体验。
- 该方法结合了大型语言模型（LLMs）和自动语音识别（ASR）不确定性。
- 研究表明，该方法在真实数据集上显著降低了误报率，减少了20-40%。
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