标签：#语音识别 | #数据集构建 | #数据集 | #基准测试 | #文本到语音
评分：7.0/10 | 创新 1.5/2 | 技术严谨 1/1.5 | 实验充分 1.2/1.5 | 清晰度 0.8/1 | 影响力 1.1/1.5 | 开源 0/1.5 | 可复现 0.1/0.5 | 工程/实践 1.3/1.5
👥 作者与机构
- Haoyu Zhang：机构信息未在 arXiv HTML 中可靠披露
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- Hongtao Li：机构信息未在 arXiv HTML 中可靠披露
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📌 核心摘要
闽南语语音技术需同时处理方言保真转写与可读普通话改写两种输出，二者并非逐词对应，且长期缺乏大规模真实语料与公开评测。为此论文构建约1万小时多源语料WenetSpeech-Min，每条语音均配对方言转写与普通话转写。管线先经语音活动检测切分并用词级虚拟平均意见分、信噪比与音频事件检测过滤，再由三模型投票生成方言文本并经翻译或字幕抽取得到普通话文本。相对仅有普通话标注的MinSpeech与仅30小时的YT-THDC，该工作首次实现大规模双目标配对与公开基准。其评测配套人工核验的配对识别集与分级合成集，统一归一化流程以支撑方言保真与可读改写的并行比较。在WS-Min-Eval-ASR基准下，Qwen3-ASR-WSM-Min的D-CER为17.59%，低于CN-MultiDialect-ASR的D-CER 18.59%。该结论适用边界受限于戏剧主导的媒体语音与作者定义的归一化评分，跨域普通话改写仍存在释义漂移这一失败条件，其跨基准可比性尚未验证。原文未披露训练、推理或部署成本。
🔗 开源与复现资源
- 第三方资源：https://github.com/wenet-e2e/wesubtitle — 链接可访问（HTTP 200）
可达状态仅表示本次链接检查结果，不代表许可证、本文权重或运行复现已验证。
🧭 深度解读
输入是什么，目标是什么，这篇解读要保留什么？
这篇解读的输入是论文 WenetSpeech-Min 的正文证据，目标是让刚进入语音、音乐与音频领域的研究生能够核对事实并复述方法。必须保留的信息包括数据规模与切分数量、两种转写的定义与分工、管线中切分过滤与配对转写生成的具体动作、人工核验评测集的构成、识别与合成任务的指标方向与关键数字，以及跨基准不可比的限制。输出按学习依赖展开，先讲任务与已有路线的缺口，再讲方法全景与组件计算，然后讲构造与训练动作，最后讲实验条件、结果反证与复现要点。
文中例子会明确标为例子，不添加无来源的数值或效果判断。资源状态方面，本次收到的唯一第三方资源是 WeSubtitle 链接，其可用性为 available 且状态码为 200，因此在涉及内嵌字幕抽取工具时可以写当前可用。语料与基准的发布表述以论文原话为准，解读不自行断言下载地址已经生效。
闽南语在这里指广泛分布于福建、台湾与东南亚的南方闽语，技术上属于低资源方言。它的语音识别有两条并行的目标。第一条是听出方言原文，第二条是听懂内容后写成普通话。初学者容易把第二条误解为逐词翻译，论文明确指出普通话转写不要求与闽南语逐词对应，而是把同一段语音的内容改写为书面普通话。两种写法保留的信息不同，用途也不同，因此不能互相替代。
教学例子：同样一段闽南语戏曲对白，方言转写要保留腔调特有的虚词与说法，普通话转写则写成观众直接能读的普通话句子。这个例子只说明分工，不代表论文给出过该例句。理解这个分工是后续理解配对语料、配对评测与双指标的起点。
已有闽南语资源各解决了哪一块，又缺了哪一块？
按同输入、同目标、同监督来对照已有工作，可以看清缺口的位置。Mozilla Common Voice 提供了小规模朗读式语料，输入是朗读语音，目标是方言转写方向，但规模小且不是真实媒体场景。MinSpeech 提供了数千小时语音且只有普通话转写，解决了规模问题，但缺少方言原文一侧，无法同时训练与评测两种目标。YT-THDC 同时有方言与普通话转写，监督形式最接近本文，但只有 30 小时特定领域语音，规模不足以支撑大模型训练。
在评测一侧，Breeze Taigi 提出了识别与合成基准，但评测数据未公开，别人无法在一致协议下复现比较。GigaSpeechBench 评测了闽南语音到普通话的识别，但不支持方言转写识别。因此中心瓶颈是缺少大规模真实语音加配对方言与普通话转写，以及缺少公开的配对转写识别与闽南语合成基准。本文的工作正好落在该空位上，既构造大规模配对语料，也建立公开的人工核验评测。
需要提醒的是，不同资源的普通话参考写法差异很大。有的接近直译，有的允许意译与改写。这意味着跨库比较绝对分数时要格外谨慎，后文实验部分会回到这一点。初学者不要把类别差异当成同条件胜负，例如用只在某库普通话风格上训练的模型直接去另一个库比绝对值，胜负可能只是风格差异，而非建模能力差异。
要解决的数据瓶颈与评测瓶颈具体是什么？
数据瓶颈可以表述为：如何从异构在线媒体中得到约 10000 小时量级、可训练的闽南语音，并且每条语音同时配有方言文本与普通话文本。难点在于媒体来源杂、时长不一、音质不一，且大规模人工听写两种文本成本过高，必须设计自动管线。评测瓶颈可以表述为：如何用同一段音频同时评测两种转写目标，并用人工核验的参考文本保证可比性，同时为闽南语合成提供可复现的文本与说话人条件。
难点在于两种参考并非逐词对齐，评测指标必须兼顾字面准确与改写合理性，合成评测还必须兼顾可懂度、音色相似与口音地道程度。论文把这两个瓶颈拆成 3 个可执行动作：开发统一的数据构造管线，构造大规模配对语料，建立配对识别基准与合成基准并在统一协议下评测代表性系统。
从复述角度，记住 3 个数字锚点有助于定位工作量：语料约 10000 小时，识别评测约 6 小时配对人工核验，合成评测包含 500 条日常句与 250 条困难句。具体的切分数量、时长分布与质量分布见后文整理表。
整条管线如何从媒体走到配对文本？
整条管线的输入是各类在线媒体长录音，输出是每条保留语音片段附带的 1 对方言转写与普通话转写。按论文描述可分为两大部件。第一部件是音频处理，负责切分与过滤。第二部件是配对转写生成，负责先得到方言文本，再得到普通话文本。
第一部件的具体动作包括用语音活动检测切成长录音为 utterance 级单元，对每段计算信噪比与时长并进一步算出词级虚拟平均意见分，用 DaSheng 音频事件检测模型估计含语音置信度并去掉低于阈值的片段，再用 pyannote 估计每段说话人数量并存为元数据。第二部件的具体动作包括用 3 个闽南识别标注模型产生互补假设并用投票合并为方言转写，再经由内嵌字幕抽取或翻译模型得到普通话转写，最后做归一化与一致性检查，去掉或退回切分不可靠与低置信样本。
下图是论文给出的 4 段式管线总览，阅读时先走主路径，再看两条普通话来源支路在何处汇合。
看图路径： 1. 从左侧媒体数据经切分进入中间质量预测，再到右侧两路转写的四段编号顺序看主路径；2. 观察第三块三个标注模型汇入 ROVER 再用虚线指向第四块翻译模型的连接；3. 对比第四块下方 OCR 支路与上方翻译支路在何处汇成同一普通话文本输出
论文图 1。原论文 Figure 1:：“Overview of the WenetSpeech-Min data construction pipeline.”。
图中从左到右依次是数据收集与处理、语音质量标注、闽南转写、普通话转写。第一块用地球与波形剪刀图标表示媒体数据经语音活动检测与说话人相关处理切分。第二块把波形与时长预测、信噪比预测、平均意见分预测、音频事件检测预测并列，表示质量侧写。第三块并列 3 个标注模型并汇入投票符号，表示多假设合并。第四块同时画出翻译模型与字幕光学字符识别支路并汇向同一文本输出，表示普通话文本有两条来源。导读之后要落实的复述点是：切分与过滤只决定留下哪些音频，投票与翻译或字幕抽取只决定配上什么文本，两类动作不互相替代。
音频侧如何决定留下哪些片段？
音频侧的教学任务是讲清留下标准的计算依据。语音活动检测先解决长短问题，把长录音切成短句。信噪比与时长是每段的基础特征，词级虚拟平均意见分是对声学质量的综合刻画。音频事件检测给出该段含语音的置信度，低于预设阈值则移除。说话人数量估计不用于过滤，而是存为元数据供后续语料分析，例如分析多人对话与情感语音的覆盖。论文没有报告各阈值的具体数值与说话人计数的准确性，因此复述时只能说按预设阈值过滤，不能编造阈值。
方言转写 × 普通话转写： 方言转写负责保留实际说出的闽南词语和方言表达，支撑保真识别与语言研究；普通话转写负责把同一段语音内容改写为可读的书面普通话，不要求与闽南语逐词对应，支撑面向普通话输出的应用；两者搭配的理由是同一段语音同时承载说什么和如何说的信息，组合后同一音频可同时评测两种目标，新增作用是让一个语料同时服务两种识别路线。
从样本角度走一遍：一段闽南电视剧长音频先被切成若干短句，其中音乐或静音段因语音置信度低被去掉，剩余段各自带有时长、信噪比与质量分。若某段来自上世纪九十年代至本世纪初的电视存档剧，其质量分可能偏低，但因包含自然的多人交互与情感表达仍可能被保留。这正好引出后文质量分布中一般来源与存档电视来源的差异，保留低质材料是有意的覆盖选择，而非管线退化所致。
文本侧如何先统一方言再派生普通话？
文本侧的教学任务是讲清两种文本的生成顺序与监督来源。方言转写由 3 个专用标注模型分别产生假设再投票合并。3 个模型是用 1600 小时人工核验闽南转写微调 Qwen3-ASR、FireRedASR2-AED 与 Fun-ASR-Nano 得到，作用是互补误差。普通话转写有两条路线：若媒体自带内嵌字幕，则用当前可用的 WeSubtitle 经光学字符识别抽取并归一化后直接使用；否则用配对文本微调的 Qwen3-8B 翻译模型把投票合并后的方言转写转为书面普通话。
该翻译模型是用 600 小时子集上人工核验的配对文本经 LoRA 微调得到。最后对候选文本归一化并对音频文本对做一致性检查。
语音活动检测 × 语音质量标注： 语音活动检测负责把长录音切成 utterance 级别的短句并去掉非语音段，解决异构媒体过长无法直接标注的问题；语音质量标注负责用信噪比、时长算出的 WV-MOS 加上音频事件检测的语音置信度过滤低质切分，解决切分后质量参差的问题；两者搭配是先切分再筛选，新增作用是只把含语音且质量可用的片段送入后续转写。
沿一个样本走完：一条保留语音先经 3 个模型得到 3 个方言假设，投票后得到一条方言文本；若该条来自无字幕的播客，则翻译模型将其改写为普通话；若来自有字幕的戏剧，则抽取字幕文本为普通话。两种路线最终都使该语音同时拥有两种文本。论文未报告投票的具体对齐细节与翻译模型的训练超参数，复述时不从模型名推定实现细节，只保留已报告的微调数据量与模型对应关系。
标注模型如何训练，验证模型又如何训练？
本节区分两类训练。第一类是为构造语料而训练的标注工具，第二类是为验证语料有效性而训练的识别与合成模型。标注工具训练方面，1600 小时人工核验闽南转写用于微调 3 个识别标注器，600 小时人工核验配对文本用于 LoRA 微调翻译模型。论文未报告优化器、学习率、冻结层与训练轮数等超参数，因此不能复述这些缺项，只能明确监督来源与数据量。
第二类验证训练方面，识别侧在 WenetSpeech-Min 的闽南转写上微调 Qwen3-ASR 得到方言识别模型，在 MinSpeech 加 WenetSpeech-Min 普通话转写上微调得到普通话识别模型，并有用高质量内部数据继续训练的版本；FireRedASR2-AED 则在配对转写上微调并用两个可学习任务向量区分输出目标且关闭连接时序分类损失。合成侧先在语料单说话人数据上对 CosyVoice3 做持续预训练，再按信噪比与平均意见分过滤 1000 小时高质量数据做监督微调，最后用字错率与说话人相似度过滤合成样本构造偏好对做直接偏好优化。
论文未给出合成各阶段的完整超参数与数据划分细节，复述时同样指出缺项。
ROVER 投票 × 闽南到普通话翻译： ROVER 投票负责把三个闽南识别标注模型的互补假设对齐合并，得到更稳的方言转写，解决单模型方言误差大的问题；闽南到普通话翻译负责用微调后的 Qwen3-8B 把合并后的方言转写转为书面普通话，在无内嵌字幕时补齐第二种转写；两者搭配是先统一方言文本再派生普通话文本，新增作用是保证每条语音都有成对的两种转写。
理解训练分工的关键是：标注模型的训练是为了让管线能自动产生大规模配对文本，验证模型的训练是为了证明这些自动文本确实能教会新模型。两者的数据有重叠但目标不同，不能把验证模型的分数直接当成标注质量的直接测量，因为验证模型还受架构与额外内部数据的影响。
评测集与指标如何保证同音频可比？
识别评测集 WS-Min-Eval-ASR 的设计是每条音频同时配有人工核验的闽南参考与普通话参考，共约 6 小时，因此两种目标可用同一音频与同一标注协议评测。所有系统走统一文本归一化与打分流程。闽南转写报告方言字错率，对照闽南参考，越低越好。普通话转写同时报告普通话 BLEU 与普通话字错率，对照普通话参考，前者越高越好，后者越低越好。论文说明 BLEU 提供 n 元组重叠的补充视角，适用于普通话存在多种合理措辞的情形，而字错率衡量字面准确。普通话部分还在 GigaSpeechBench 与 MinSpeech 外部测试集上评测，平均值为 3 个测试集的无加权均值。
合成评测集 WS-Min-Eval-TTS 的构成见原表选择，解读时先提出比较问题：在相同文本难度与说话人条件下，哪种系统的可懂度、音色相似与口音地道程度更好。公平条件是专家核验的闽南文本经大模型生成并经自然度与方言地道性打磨，9 位参考说话人按音质与方言地道性从内部语料挑选，客观可懂度用微调后识别模型的转写算字错率，音色相似用 WavLM 向量余弦相似，主观部分由 23 位母语听众在 40 个随机样例上评可懂度、音色相似与口音地道平均意见分。
| Subset | # | Composition |
|---|---|---|
| Easy | 500 | Everyday utterances |
| Hard | 250 | Long, repetition, and tongue-twister texts |
上表直接来自原文对合成评测的划分，Easy 为 500 条日常句，Hard 为 250 条困难文本且进一步细分为长文本、重复密集文本与绕口令。表后需要强调的代价是：困难集刻意加大长度与重复，对长时建模与重复稳定性要求更高，因此 Easy 与 Hard 的绝对分数不可直接比较，只能在各自子集内比较系统。未评测边界包括合成的实时性与多方言腔调覆盖，论文未报告延迟与成本，解读不承诺这些量得到改善。
语料有多大规模，覆盖了哪些内容与音质？
先回答规模问题，再回答内容与音质分布。规模方面，语料总量、条数与配套关系是首要核对点，时长均值与中位数说明以短句为主。内容方面，由于约 1500 小时缺来源记录，域分布按剩余约 8500 小时计算，戏剧占一半以上，有声书与娱乐随后，三者合计超过 80%，其余为长尾小类。音质方面，一般来源与存档电视来源的质量均值差异大，信噪比集中在中等偏高区间但保留较宽范围，时长分布以短句为主并在约 20 秒处有次峰，该次峰来自源数据已预切分而非本管线目标。
下表整理语料规模的关键数字，比较问题是总量与条数是否支撑大规模训练，公平条件是每条均带两种转写，指标方向是规模越大、配套越全越有利于配对建模。
| 条件 | 指标 | 总量 | 条数与配套 | 时长特征 |
|---|---|---|---|---|
| 全量语料 | 规模 | 约 10000 小时 | 5121249 条，每条带方言与普通话转写 | 均值 7.24 s，中位数 5–7.5 s 区间 |
| 有来源子集 | 域覆盖 | 约 8500 小时 | 戏剧 54.7%，有声书 19.8%，娱乐 13.9% | 三者合计超 88%，余量为长尾 |
表后解释主要收益与代价：收益是条数达数百万且每条双转写，可同时训练两种识别目标；代价是域高度集中于戏剧与有声娱乐，新闻、教育等小类覆盖薄，且约 1500 小时缺来源记录，域比例只能在有记录子集上计算。未胜出项在这里体现为均匀性不足，复现时若只在戏剧上采样会放大域偏置。
下表进一步整理域分布的计算口径，避免把全量与有来源子集混淆。
| 条件 | 指标 | 有记录时长 | 缺记录时长 | 主导域占比 |
|---|---|---|---|---|
| 域统计口径 | 分母说明 | 约 8500 小时 | 约 1500 小时 | 戏剧 54.7%，有声书 19.8%，娱乐 13.9% |
| 跨表核对 | 适用范围 | 仅有记录部分算域比例 | 不计入域比例 | 合计超 88% 为三域之和 |
表后需说明：总量约 10000 小时与域分母约 8500 小时的差值正是缺记录部分，不能把 54.7% 理解为占全量 10000 小时的比例。论文明确域分布按剩余有来源小时计算，这一口径必须在复述与复现采样时保留，否则会误估各域权重。
声学质量是干净还是挑战并存？
声学质量的比较问题是：在多大信噪比与质量分范围内训练，是否同时包含干净语音与历史存档挑战。公平条件是统一用时长加权的质量分与分贝区间的时长占比来描述，而非单点均值。指标方向是质量分与信噪比越高一般越干净，但保留低质部分有助于语言与表达覆盖。
| 条件 | 指标 | 一般来源 | 存档电视来源 | 信噪比集中区 |
|---|---|---|---|---|
| 质量刻画 | WV-MOS 与 SNR | 均值 2.47，低于 1.0 占 6.9% | 均值 1.09，低于 1.0 占 54.2% | 10 至 40 dB 占 73.8%，均值 21.3 dB，中位数 19–20 dB |
| 来源说明 | 录制背景 | 相对干净 | 1990 年代至 2010 年代初电视剧存档 | 中等偏高为主兼有宽范围 |
表后解释收益与代价：收益是主体为中等偏高信噪比，适合训练稳定模型；代价是存档子集一半以上时长质量分低于 1.0，论文解释这主要继承自原始录制、播出与存档条件，而非本管线引入的退化。保留理由是长戏剧场景提供自然多人交互、情感语音与角色化风格。反例是若评测只看平均质量会掩盖双峰结构，复现时应分别统计两组来源，否则会误判数据清洗的效果。
D-CER × M-BLEU： D-CER 是相对闽南语参考文本的字错率，越低越好，负责衡量是否按方言原样听写正确；M-BLEU 是相对普通话参考文本的 n 元组重叠度，越高越好，负责在普通话改写允许不同措辞时仍能给分；两者搭配的理由是配对转写中普通话参考与语音并非逐词对应，单用字错率会误罚合理改写，组合后可同时看到字面准确与语义重叠。
结合指标理解：方言字错率直接反映方言听写，普通话侧需同时看字错率与 BLEU，因为普通话参考允许改写。质量差的存档语音可能同时拉高两类字错率，但普通话 BLEU 对改写的容忍会使两指标走势不完全一致，因此不能只用其一断言系统优劣。
识别分数支持什么，又在何处不可比？
识别实验按问题组织：测什么、与谁比、条件是否一致、指标方向、关键数字、支持的判断与限制。测的是同一音频上的方言转写与普通话转写。与之比较的包括开源的 Qwen3-ASR、CN-MultiDialect-ASR、FireRedASR2-AED，以及商用 Hy-ASR、FunASR-Realtime、SeedASR 系列。条件一致性方面，论文称所有系统走统一归一化与打分，但在各自支持的输出设置下评测，即方言模型只比方言，普通话模型只比普通话，FireRed 微调版用任务向量支持双输出。指标方向为方言字错率越低越好，普通话字错率越低越好，普通话 BLEU 越高越好。
下表是必须呈现的数字结果表，保留可运行策略与基线对照，比较问题是在平均意义上微调模型是否接近商用最优，公平条件是 3 个测试集的无加权平均，指标方向已在表头交代。
| 条件 | 指标 | 本方法平均 | 商用最优平均 | 关键单点 |
|---|---|---|---|---|
| 普通话转写平均 | M-CER 越低越好，M-BLEU 越高越好 | M-CER 33.05%，M-BLEU 54.24 | M-BLEU 54.25 | 方言侧 D-CER 15.21% |
| 训练来源 | 数据 | WenetSpeech-Min 加内部数据 | 商用 API | 同管线微调 Qwen3-ASR 与 FireRed |
表后解释主要收益与具体代价：收益是普通话微调加内部数据后平均字错率最低且 BLEU 接近商用最优，方言微调加内部数据后字错率降至 15.21% 且优于已评开源系统；代价与反例是跨基准绝对值不可比，例如只在 MinSpeech 上微调的模型在该库最好但在另两库很差，加内部数据在两库提升却在 GigaSpeechBench 下降，论文将其归因于不同基准普通话参考的翻译改写程度不同。未胜出项是 FireRed 基线在未微调时两类分数均较差，微调后在 GigaSpeechBench 最好但在另两库仍非最优，说明单模型双目标需权衡。
合成侧同样显示微调大幅优于基座但相似度仍低于部分开源系统，主观与客观排序存在背离，论文提示可懂度差会拉低主观音色相似评分，不能把自动相似度当成人评。
哪些结论尚属有限解释，哪些验证还没有做？
论文直接报告的是规模、分布、管线动作与统一协议下的分数，支持的判断是语料对两种识别目标与合成适配有效。有限解释是跨基准分数差异部分归因于普通话参考改写程度不同，原文用可能有助于解释的措辞，属于支持而非因果证明，复述时用可能与待验证表达。未验证推测包括去掉某组件必然如何、历史存档低质在多大程度上影响某类错误，这些因无消融而不猜。
缺失证据不是技术错误，例如未报告过滤阈值、翻译超参数、训练算力与推理延迟，未测量误判率与部署成本，因此不承诺这些量得到改善。总体趋势不等于每组每步都成立，例如平均最优不代表每个测试集最优，Easy 最优不代表 Hard 最优。相关性不是因果，域集中与口音覆盖广之间不能直接画等号，还需补按域与腔调分层的错误分析才能确认适用边界。
要复现应先做什么，需要保留哪些信息条件？
复现先做三件事。第一，按论文口径复算规模与分布：总量约 10000 小时与 5121249 条的对应关系，域比例分母为有记录约 8500 小时而非全量，质量分按时长加权且分来源统计，信噪比按 1 分贝区间统计而时长中位数落在区间而非单点。第二，复现管线时保留信息条件：切分用语音活动检测，过滤用信噪比、时长、质量分与音频事件检测置信度，说话人数存为元数据。
标注用 3 模型投票得方言文本，有字幕走当前可用的 WeSubtitle 光学字符识别，无字幕走配对数据 LoRA 微调的翻译模型，最后做归一化与一致性检查。第三，复现评测时用人工核验的配对参考与统一归一化打分，方言看字错率，普通话同时看字错率与 BLEU，合成同时看客观字错率、向量相似与母语听众的三项平均意见分，且 Easy 与 Hard 分开报告。关键超参数方面，论文未公开多数训练细节，复现时应先记录缺项清单再选自己的可运行配置，不从模型名推定冻结或更新方式。
代码开源、权重下载与系统可运行要区分表述，论文称将发布语料、基准与模型，解读只转述该计划而不虚构链接生效。致谢中提到 NexData 提供了高质量闽南语音，复现时注意该部分与网络媒体来源的许可差异。
何时值得尝试这种配对语料路线？
当任务需要同一段方言语音同时产出方言原文与可读普通话时，配对语料路线值得尝试，例如方言存档需保留原说法又需生成普通话字幕的场景。当已有模型在单一普通话风格上过拟合而跨域骤降时，引入大规模多域配对数据并同时监控字错率与 BLEU 有助于发现风格偏差。当合成需要兼顾可懂度与口音地道性时，用质量过滤加偏好优化的流程可在困难文本上检验稳定性，但要接受客观相似与主观相似可能排序不一致的现实。
论文特有的误解需要澄清：普通话转写不是方言的逐词翻译，绝对分数跨库不可比，存档低质是为覆盖而有意保留，投票合并不能替代人工核验参考。收束时回到可核对的事实：约 10000 小时双转写语料、6 小时配对识别基准、500 加 250 合成基准，以及微调后方言字错率 15.21% 与普通话平均 33.05% 字错率、54.24 BLEU 接近商用 54.25 的报告结果，共同支撑语料有效但仍受域集中与改写差异限制的判断。
📎 论文与评分元数据
排名：前50% | 文档类型：数据集与基准 | arXiv 原文
⚖️ 评分明细
评分属于系统判断，不是论文实验结果；八维数值与总分见页首，原始审计记录保留在后端。
评分规则：type-aware-v1
评分模型：muse-spark-1.3-contributor
评分请求协议：openai_responses