电话信道下的阿姆哈拉语识别：TeleASR-Amharic 基准如何测鲁棒性

📄 电话信道下的阿姆哈拉语识别：TeleASR-Amharic 基准如何测鲁棒性

英文题目：TeleASR-Amharic: A Benchmark for Robust Amharic ASR in Realistic Telecommunication Conditions

评分：6.2/10 | 创新 1.3/2 | 技术严谨 1/1.5 | 实验充分 1/1.5 | 清晰度 0.6/1 | 影响力 1/1.5 | 开源 0/1.5 | 可复现 0.1/0.5 | 工程/实践 1.2/1.5

👥 作者与机构

• Dagnachew Mekonnen Marilign：HiLCoE School of Computer Science and Technology
• Enrique Molero：GSMA
• Abrham Haile：gheero
• Louis Powell：GSMA
• Israel Abebe Azime：Saarland University

📌 核心摘要

读者需要理解的对象是电信客服场景下的阿姆哈拉语语音识别，输入为经过手机采集和网络传输后的语音，输出为包含电话号码、账户标识、余额、日期和交易金额等数字信息的文字。困难在于窄带限制、采样率降低、动态范围压缩、非线性失真、背景噪声、50 Hz 电源干扰和时域信号丢失会同时改变语音频谱和时间结构，而已有语料多为干净朗读。处理过程是先检查 Ethio Telecom 内部录音的窄带、低码率编解码和异构移动网络特征及数字混写问题，再收集客服对话、短信支持用例、常见问题和坐席培训材料并生成 10 轮用户与坐席对话，经人工录音和质检得到干净语音，最后用固定或随机退化流水线生成评测语音并送入语音识别模型评分。基准构建负责提供 15965 条共 30.63 小时的客服对话语音及其平行退化版本，退化建模负责复现环境、设备和电信信道共 7 条流水线，鲁棒训练负责合并 191431 条共 1115.0 小时外部语料并加入电信感知增强后继续微调。相对已有干净语料评测，关键差异是保持说话人和文本不变而只改变退化类型和严重程度，并同时报告固定信道和随机信道分布下的结果。在窄带 2G 加丢包条件下，全量数据加 10% 增强的微调模型相对 Ethio-ASR-Amharic 基线将词错率从 0.794 降到 0.607，相对降低 23.6%，指标越低越好。结论适用于合成的电信退化条件，尚未在真实通话编解码和更大方言范围内验证。训练和评测使用单块 80 GB 显存的 NVIDIA A100，原文未报告训练时长、推理延迟和部署成本。

🔗 开源与复现资源

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🧭 深度解读

为什么干净录音上好的识别到电话里就不行

这篇论文研究的是阿姆哈拉语自动语音识别，也就是把语音波形转写成阿姆哈拉文字。输入是一段客服对话录音，输出是对应的文字转录，中间必须保留人名、电话号码、余额、日期和金额这类关键信息。读者刚接触语音领域时容易以为识别只怕背景人声嘈杂，但电信语音的难点在于传输链路本身会改波形。

论文的起点是作者在 Ethio Telecom 真实录音上试了现有模型，发现错误很大。真实录音带有窄带电话特性、低码率编码痕迹和异构移动网络条件，还混有带宽砍掉、采样率降低、压缩、非线性、电流嗡鸣和瞬时丢信号。这些损伤发生在通信的不同阶段，严重程度可变。如果只在干净录音上评测，就看不到这种系统性变换。

阿姆哈拉语本身资源也少。已有公开转写语料比高资源语言小得多，而且多是干净棚录。即使多语言自监督模型学会了阿姆哈拉语的语言规律，声学上没见过电话信道，部署时仍会错位。所以论文不是去发明新的识别网络，而是先做一个能把退化拆开、可控加重的评测基准，再回答 3 类模型到底多脆弱、退化加重时如何下滑、加数据和加针对性增强能否拉回来。

已有路线为什么没有解决电信失配

论文把相关工作分成三块。第一块是阿姆哈拉语和低资源挑战。已有语料在说话人、方言、设备、环境和风格上覆盖不足，客服场景里的数字、术语和表达更是缺。作者因此强调要在干净语音之外，专门测电信条件和客服领域内容。

第二块是把电信语音看成独立领域。普通窄带电话只保留 300–3400 Hz，8 kHz 采样只能表示到 4 kHz，这本身就会造成训练和测试的带宽失配。也就是说，即使没有加噪，光是频带对不上就会掉性能。论文引用国际电信联盟的频带和采样规范来说明这种约束是系统性的，不是偶发噪声。

第三块是鲁棒识别和增强。传统做法有归一化、噪声补偿、自适应、增强和多条件训练，波形和频谱增强如 SpecAugment 能降低对无关变化的敏感。但电信需要同时模拟带限、重采样、压缩、非线性、噪声和时间丢失，而且最好随机采样失真类型和强度，避免只拟合某一种固定电话 profile。论文的增强正是沿着这个思路，为阿姆哈拉语定制了固定和随机两套电话管线。

论文具体要回答哪三个问题

论文把目标写成 3 个研究问题。第一个问题是阿姆哈拉专用模型、多语言模型和通用模型对电信特有声学退化的鲁棒性如何。这对应 1 次横向大评测，条件相同，只换模型。

第二个问题是随着退化严重程度和组合增加，性能如何变化。这要求把条件按从轻到重排开，看朗读、干净棚录、环境噪声、远场低音量、恶劣环境、宽带电话、随机电话信道、窄带 2G 加丢包这一条曲线，而不是只给一个平均分。

第 3 个问题是扩大数据和针对性增强能否提升电信条件下的鲁棒性。这里要做消融，比较只加数据、只加增强、两者都加的不同训练配置。论文还特别指出客服数字的一致性问题，模型常把数字词和阿拉伯数字混写，这对下游计费和工单系统是致命的，因此评测前要把数字统一转成阿姆哈拉词形，避免格式差异污染误差统计。

从真实故障分析到可控基准的总流程

论文的总体做法是先看真实现象，再用合成语音造可复现的评测基准。因为真实 Ethio Telecom 录音含姓名、电话、账户和支付信息，不能公开，所以作者只用它做故障分析，不用它做评测集。合成的好处是固定说话人和文本，只改变损伤类型，这样性能下滑可以归因于加入的噪声，而不是换了领域或说话人。

下面这张流程图是理解全文的钥匙，它把 5 个步骤串成一条线，读的时候注意文本和音频是在哪一步分开产生的。

看图路径： 1. 从左到右看五个方框的箭头顺序，确认从真实通话分析到增强的单向流程；2. 注意第三步多轮对话生成和第四步真人录音是分开的，前者产文本后者产波形；3. 看最后一步音频增强是独立后处理，说明文本转录不需要重标

论文图 2。原论文 Figure 2:：“The process of creating the ASR robustness benchmark for the telecommunications domain. Each step is discussed in detail in Section 3.”。

这张图从左到右依次是电信对话与失败分析、源材料收集、多轮对话生成、音频录制、音频增强。第一步看真实录音错在哪，第二步收集真实客服用语做 grounding，第三步生成 10 轮含数字和文化人名的对话脚本，第四步找人按脚本录音，第五步对干净音频施加可控退化。最终的评测文本是客服领域的，真人录音保证了口音和表达自然，而退化是程序生成的，保证了条件可比和可复现。

对话脚本和 30 小时录音是怎么来的

源材料包括真实转写对话、短信客服用例、客服问答和坐席培训材料，目的是覆盖真实的领域词和典型场景。作者以这些材料为依据生成 10 轮用户与坐席对话，要求包含数字、文化人名和常见电信故障，对话经 Ethio Telecom 专家审阅，发现问候和结束语不符合规范就重新生成。

录音找了 8 名有合格提交记录的付费贡献者，经方言辨认任务确认为亚的斯亚贝巴和 Shewa 口音。2 人一组分别扮演客户和坐席，用智能手机在同一录音棚录制，客户和坐席轮次存成独立文件。录前知情同意，元数据去标识。每条提交都经人工听检，对照脚本查可听度、完整度、文本一致性和角色是否正确，背景太吵、缺音频、内容不对的直接拒收。

下表说明最终数据集的人群构成，它是判断结论适用范围的依据，读的时候注意时长和条数的性别分布并不均衡。

该表列出女性 9,967 句共 18.63 小时占 60.8%，男性 5,998 句共 11.99 小时占 39.2%，合计 15,965 句共 30.63 小时。这意味着基准主要反映这两种口音和该性别配比下的表现，不能直接推广到未覆盖的方言和人群。论文在伦理部分也明确说性别差异只能解读为模型表现差异，不能外推为说话人固有差异。

七种退化管线各自改变了波形的什么

增强分成 3 组，共 7 条管线，训练时每句至多选一条电信管线。第一组是声学和录音增强。环境室噪是加低水平平稳宽带底噪，并以 0.5 概率加 10 秒周期的正弦幅度调制，模拟麦克风距离和朝向的缓慢起伏。远场低音量是整体衰减 15 dB，不加噪不加时间扭曲。恶劣环境是衰减 12 dB 再加更强宽带噪声和 3 秒周期调制，模拟又远又吵又晃的情况。

窄带电话 × 带宽限制 × 重采样： 窄带电话指 2G 等电话信道只保留中间一段频率的现象，带宽限制是它用带通滤波切掉高低频的具体操作，重采样是把采样率降到 8 kHz 从而最高只能表示 4 kHz 的做法，三者组合起来就是把宽频语音压进电话管道，丢失了辅音细节，这是电信退化区别于普通加性噪声的关键。

第二组是固定电信增强。宽带电话模拟 VoLTE，重采样到 16 kHz，加 200–3,500 Hz 带通，做 2.5:1 动态压缩，再加低水平宽带噪声和 50 Hz 正弦干扰。窄带 2G 加丢包则重采样到 8 kHz，带限到 400–2,500 Hz，做 6:1 压缩，加 tanh 过驱动、重噪声和 50 Hz 干扰，再插入 1 到 3 段 50–200 ms 的完全跌落，模拟丢包。

动态范围压缩 × 非线性失真 × 电源干扰： 动态范围压缩是把大小声压平的处理，用压缩比描述压平强度，非线性失真是 tanh 过驱动这类把波形顶端削平的变形，电源干扰是叠加的 50 Hz 正弦嗡鸣，三者分别改变包络形状、波形形状和背景底噪，共同模拟设备和线路引入的非加噪损伤。

第 3 组是随机电话信道，为了不让模型背住固定参数。标准随机版在 200–400 Hz 和 3,000–4,000 Hz 之间均匀采样带通上下限，同时随机噪声幅度、干扰幅度、压缩阈值和压缩比。严重随机版用窄带管线，上下限分别采自 300–600 Hz 和 2,000–2,800 Hz，再随机过驱动、噪声、干扰，并插入 1 到 5 段 20–400 ms 跌落，每段或全静音或随机衰减。

丢包丢帧 × 幅度跌落： 丢包丢帧指网络瞬断造成一段语音完全丢失，论文用幅度跌落来实现，即把 50-200 ms 或 20-400 ms 的片段直接置零或大幅衰减，它造成的是时间上的信息缺失，而不是频谱变糊，因此模型即使其余部分听清也会因缺字而产生大量删除和替换错误。

下面这组语谱图把同一句话的 7 种效果并排展示，是理解退化从量变到质变的关键证据，读图时先对齐时间轴再看高频能量和断线。

看图路径： 1. 对比同一句话在七种条件下的语谱图，先看横轴时间对齐再看纵轴频率能量；2. 重点看窄带加丢包面板高频发黑和中间竖直断线，与其他面板的连续纹理区别；3. 观察远场低音量面板整体偏暗，宽带电话面板高频减弱但不断线

论文图 6。原论文 Figure 6:：“Evaluation of Generated Augmentations.”。

图中横轴是 0 到 8 秒的时间，纵轴是 0 到 8000 Hz 的频率，颜色亮度表示能量。可以看到干净棚录高低频都有清晰竖纹，环境噪声和恶劣环境在背景上铺了一层底色，远场整体变暗，宽带电话高频减弱，随机信道中频增强但仍连续，而窄带加丢包顶部高频完全变黑且在约 2.6 秒和 6.5 秒处有竖直断线，这正是带限加时间丢失的直观样子。

训练数据拼了什么以及微调时动了哪里

论文没有从零训练新结构，而是把公开阿姆哈拉语料拼成大训练集来研究规模效应，并从已有的最强基线继续微调。下表是训练集的完整构成，读的时候注意各来源的时长差异很大，决定了模型主要见过哪种口音和风格。

该表按原文顺序列出训练部分包括 WaxalNLP、自动标注数据、BDU、Common Voice 和 Leyu 4 个方言分支，合计 191,431 句 1,115.0 小时，其中自动标注的 398.1 小时占比最大，Leyu 各分支各约 100 小时，Common Voice 只有 0.9 小时。验证集限定为 WAXAL 验证划分，并施加原文所述 0.4% 增强，以紧凑地代表测试集覆盖条件，验证划分为 2,912 句 14.0 小时。逐行时长小数相加与总计的微小差异不改变原文报告的总计，引用时以原文总计 1,115.0 小时为准。

数据规模扩大 × 电信感知增强： 数据规模扩大指把 WaxalNLP、自动标注数据、BDU、Common Voice 和 Leyu 多方言数据拼成 191,431 句共 1,115.0 小时的训练集，电信感知增强指在训练时按概率对波形做滤波、压缩、加噪和丢包，前者增加说话人和语言覆盖，后者增加信道覆盖，两者叠加时模型既见过更多话又见过更多坏信道。

微调沿用 EthioASR 的训练框架，选初评最好的模型 checkpoint 继续调。文本侧加了数字到词形的归一化，把数字转成阿姆哈拉词。音频侧随机施加高斯噪声、随机增益和电信失真，包括调幅、带通、编解码重采样、压缩、非线性、电源嗡鸣和丢包跌落，之后必要时做峰值归一化防削波。实验只用了单块 80 GB 的 NVIDIA A100，评测沿用 Open ASR Leaderboard 的做法为每套数据写配置文件，保证可复现。

评测条件、模型名单和文本归一化规则

评测覆盖 8 个条件，按论文排序是从轻到重：Waxal 朗读、干净棚录、环境室噪、远场低音量、恶劣环境、宽带电话、随机电话信道、窄带 2G 加丢包。平均分是 8 个条件的算术平均，用来给总体鲁棒性一个单值，但条件明细必须保留才能定位退化来源。

被测模型包括阿姆哈拉专用的 Ethio-ASR-Amharic 和 Ethio-ASR 多语言 94M、300M、600M，OmniASR CTC 的 300M、1B、3B、7B 和 OmniASR LLM 的 300M、1B、3B、7B，还有 OmniASR-v2 300M 和 1B CTC、MMS-1B、Distil-Whisper，以及 Whisper small、large-v3 和 large-v3-turbo，覆盖了专用、多语言和通用 3 条路线。

词错误率 × 字错误率： 词错误率是以词为单位统计替换加删除加插入除以参考词数，字错误率是把同一公式用在阿姆哈拉字符上，前者反映整句可用性，后者对黏着形态和数字词形变化更敏感，论文同时报告两者是为了区分是整词听错还是字形细节出错，数值越低都表示越好。

计算词错误率和字错误率前，参考文本和预测文本走同一归一化：数字转阿姆哈拉词形，去标点，统一字符变体。这样格式差异不会被算成识别错误，剩下的差异更接近真正的听错。指标方向都是越低越好，分母分别是参考词数和参考字数，平均是对条件的平均，不是加权时长平均。

三类模型在干净和退化下谁更稳

下面这张热图是论文的核心横评，左侧是词错误率，右侧是字错误率，行是模型，列是条件，颜色越绿越好，越红越差。读图时先看行内从左到右的变化，再看列内不同行的高低，重点看平均列和最右窄带列。

看图路径： 1. 先看左侧 WER 热图第一行从左到右颜色由深绿变黄绿，确认退化越重数值越大；2. 对比同一列下 Ethio-ASR Amharic 与 Whisper 各行的数值量级差异；3. 注意最右列窄带加丢包是多数模型的最差列，但 OmniASR CTC 大模型的相对增幅较小

论文图 3。原论文 Figure 3:：“ASR performance across acoustic and telecommunication conditions.”。

热图显示阿姆哈拉专用 Ethio-ASR Amharic 平均词错误率最低，约为 0.47，其次是 Ethio-ASR 多语言 600M 约为 0.54。通用大模型并不稳定，Whisper 各版本在该基准上词错误率多在 1 以上，最差可达 2 以上。模型变大不等于更鲁棒，OmniASR CTC 7B 平均 0.58 好于 1B 的 0.61 和 300M 的 0.68，但跨家族和跨条件并不单调，说明容量之外，语言适配、训练分布、结构和是否见过信道变化都很重要。

分条件看，干净棚录下 OmniASR LLM 7B 反而最好，干净棚录词错误率约 0.32，而 Ethio-ASR Amharic 约 0.41，Waxal 朗读则是 Ethio-ASR Amharic 0.23 最优。环境室噪下 Ethio-ASR Amharic 约 0.43，明显好于 OmniASR 各模型的 0.64 到 0.90 区间。远场低音量下 OmniASR LLM 7B 约 0.32 又反超 Ethio-ASR Amharic 的约 0.41。这说明没有全能冠军，专用模型的优势是一致性，而不是每个干净条件都第一。

下表把正文报告的关键数字整理成可比的形式，读的时候注意平均分和单条件的含义不同，百分点和相对百分比也不能混用。

就平均分而言，专用模型比多语言 600M 从 53.98% 降到 46.57%，相对降幅约 13.7%，说明语言和领域适配比单纯增加多语言覆盖更有效。这个比较只在相同 8 条件和相同归一化下成立，基准录制只覆盖两个口音。窄带加丢包下多语言 94M 达 99.39%、300M 达 132.75%，词错误率超过 100% 是因为插入错误太多，这是允许的。OmniASR CTC 7B 在该列约 68.03% 反而最好，说明极端带限下大模型的声学泛化仍有价值，不能只看平均分就否定通用模型。

退化加重时性能下滑有多陡

第二个问题的答案是下滑非常陡，而且干净成绩预测不了电话成绩。以 Ethio-ASR-Amharic 为例，干净棚录词错误率 40.57% 到窄带 2G 加丢包 79.36%，绝对增加 38.79 个百分点，相对增加 95.6%。摘要里更极端的例子是从 Waxal 的 0.23 到严重电信退化的 0.79，相对增加 243%，这对应的是朗读域内起点和最难电信终点的对比，条件不同所以增幅更大，引用时不要把两组起点混为一谈。

宽带电话和随机电话信道是观察电话失真的中间段。Ethio-ASR-Amharic 宽带电话 49.29%，比多语言 600M 的 59.35% 好约 10.06 个百分点。随机电话信道专用模型 50.67%，多语言 600M 60.78%，专用模型依然领先。随机条件的意义在于它测的是对信道分布的鲁棒性，而不是对某组固定参数的过拟合，固定信道好不等于随机信道好。

跨家族的差距变化最有教学意义。Ethio-ASR-Amharic 从干净 40.57% 到宽带 49.29% 只增加约 8.7 个百分点，而 OmniASR LLM 7B 从干净 31.59% 到宽带 84.33% 增加了五十多个百分点。也就是说，干净第一在电话里可能掉得最多。这支持论文反复强调的结论，只用干净基准选型会误导电信部署，必须加电信条件的评测。

加数据和加增强各自带来什么增益和代价

第 3 个问题用 4 种微调变体回答：只扩大规模不增强、扩大规模加 10% 电信增强、扩大规模加 40% 增强、只增强不扩大规模，对比最强公开基线 Ethio-ASR-amharic。下图按退化从轻到重排了 8 组柱子，每组内五根柱子对应这 5 种配置，纵轴是词错误率，越矮越好，读图时注意最左域内组和最右极端组的反差。

看图路径： 1. 按横轴从 Waxal 到窄带加丢包的退化顺序，看每组内五根柱子的高低变化；2. 注意最左组红色基线最低而其余组红色最高，说明微调有域内代价；3. 对比最右组绿色 10% 增强柱比红色基线明显变矮，验证极端条件下的增益

论文图 4。原论文 Figure 4:：“Word Error Rate (WER, lower is better) of our fine-tuned Amharic ASR models compared with the strongest publicly available baseline (Ethio-ASR-amharic) across eight evaluation…”。

图中可见的规律是扩大规模加 10% 增强在退化条件下最低。以窄带 2G 加丢包为例，基线 0.794 降到 0.607，相对降低 23.6%。只扩大规模多数情况下好于只增强，说明数据覆盖的贡献最大，针对性增强是互补，尤其在重信道下。但基线只在域内 Waxal 朗读上最好，基线 0.232 对比最佳微调变体 0.258，微调提升了部署鲁棒性，代价是域内有小幅回落。

40% 增强并没有比 10% 更好，柱子在多组条件下反而略高或持平。这提示增强比例不是越大越好，过多失真可能偏离真实分布或挤占干净样本的学习。只增强不扩大规模的紫色柱在电话条件下明显高于绿色和蓝色柱，说明没有数据规模支撑，单靠失真难以补上语言和说话人覆盖的缺口。该消融的适用条件是同一基线 checkpoint、同一增强族和同一 8 条件评测，换增强参数或换基础模型，最优比例可能变化。

这些结论在什么边界之外不再成立

论文自己列了四点限制，读研究生论文时要当成适用边界。第一，说话人池小，只覆盖 Addis Ababa 和 Shewa 口音，不能代表阿姆哈拉语的方言差异，性别和年龄覆盖也有限。第二，没有公开真实通话音频做验证，合成增强再像，也缺真实移动编码伪影和其他信道效应，隐私和知情同意进一步限制了真实数据的获取。

第三，增强不能穷举真实变化，对未见条件的泛化仍可能不足。随机信道虽然比固定信道更接近分布，但采样范围仍是人工设定的，真实网络的组合可能超出这个范围。第四，基准目前只评识别，不评端到端语音到语音系统，识别变好能否转化为对话系统更可靠，还需要后续验证。

伦理部分还提醒，合成多样化不能消除源数据的说话人、语言变体和录音条件偏置，性能差异不能解读为人群固有差异，结果也不构成在法律、医疗、执法或监控等高风险场景可直接部署的依据。部署前必须做场景特定的验证，尤其是在电信条件恶化的情况下。

要复现基准和微调第一步该做什么

复现分两条线。评测线需要拿到 TeleASR-Amharic 的 30 小时录音和 8 条件增强配置，按论文第 3.5 节的参数重建管线。环境、远场和恶劣 3 条是声学管线，宽带和窄带是固定电信管线，标准随机和严重随机是把带通、压缩、噪声、干扰和跌落数按均匀分布逐句采样。评测前必须实现同一文本归一化，包括数字转阿姆哈拉词形、去标点和字符变体统一，否则词错误率会对不上。

训练线需要按表 2 拼出 1115 小时训练集，注意 Waxal 自动标注占 398.1 小时比重最大，Leyu 4 个方言各约 100 小时，Common Voice 只有 0.9 小时。微调从 EthioASR 框架的最强 checkpoint 继续，音频增强随机施加，电信管线每句至多选一条，之后峰值归一化。论文称数据以 CC BY 4.0 免费发布，地址为 GSMA/TeleASR-Amharic，但本次只确认了文中提到的两个第三方数据集链接可达，gheero 众包平台链接本次未能确认可达，基准主仓库的可用性需要读者自行核对，不能把第三方链接可达当成作者已开源。

硬件上论文用单块 A100 完成训练和评测，评测配了与 Open ASR Leaderboard 兼容的配置文件。复现时先跑通 Waxal 验证集的 0.23 量级，再跑 8 条件平均，确认基线曲线形状与热图一致后再试 10% 增强比例，避免一开始就调大增强比例掩盖数据规模的作用。

什么时候值得用这套方法以及还缺什么验证

如果你的部署是客服电话、窄带采集或 VoLTE 混合的场景，这套方法值得尝试。它的价值不在于给了更低的干净词错误率，而在于给了按严重程度排开的 8 个条件，让选型时能看到从 40% 到 79% 这种陡峭下滑。数据规模扩大是第一优先级，电信感知增强是第二优先级，且比例宜从 10% 左右开始试，而不是直接拉满。

还需要补的验证有三项。第一，用真实通话音频做 1 次外推验证，看合成窄带加丢包的排序能否保持到真实编码和真实丢包。第二，补方言和设备覆盖，现有结论只在两个口音和智能手机棚录加合成退化下成立。第三，把数字转写准确率单独拎出来评，因为客服场景对电话号码和金额的容错远低于普通词，平均词错误率会掩盖数字错误的高代价。

总的来说，论文证明了即使是阿姆哈拉语上最好的公开模型，在严重电信退化下也会变得不实用，而针对性的数据和增强能显著拉回极端条件下的性能，但会付出域内小幅下滑的代价。理解了这条权衡，就能复述论文的关键步骤，也知道它的数字在什么条件下才可信。

⚖️ 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

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