将通用轮流交谈模型应用于人机对话互动

本文首次研究了通用轮流交谈模型在机器人与人类对话互动中的应用，旨在弥补现有系统在自然对话中的不足。通过无领域特定微调的自监督学习，提出了一种新方法，结合TurnGPT和语音活动投影来优化对话动态。实验结果表明，参与者更倾向于使用该系统，同时显著减少了反应延迟和打断现象。