不用连线也能发声：把 Pure Data 的波形逻辑搬进 C++ 类

英文题目：Pd++: A C++ Library of Pure Data’s DSP Objects

会议身份：conference:icmc:2026:conference-paper-id:paper-437

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标签：#教育 #游戏音频 #开源工具 #信号处理 #音频生成

评分：5.3/10 | 创新 1.2/2 | 技术严谨 0.9/1.5 | 实验充分 0.4/1.5 | 清晰度 0.7/1 | 影响力 0.8/1.5 | 开源 0.0/1.5 | 可复现 0.3/0.5 | 工程/实践 1.0/1.5

排名：后50% | 文档类型：系统技术报告

👥 作者与机构

• Robert Esler：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射

📌 核心摘要

该工作针对在游戏插件、移动与嵌入式端复用纯数据Pure Data音色逻辑时缺乏轻量文本化方案的问题，输入为振荡频率、MIDI音符与力度、控制参数与传感器值，输出为逐采样音频流与包络控制流，难点在于各平台音频输入输出与调度差异大而补丁难以直接产品化。其方法链第一步由PdMaster超类统一采样率、块长与快速傅里叶变换窗口等全局状态与单位转换，各数字信号处理类继承并共享该状态。第二步将每个波形对象封装为含perform函数的C++类，主入口参数对应补丁主入口而返回值对应插座，并去除阻塞循环与图形依赖以保留原算法代码。第三步用基于采样计数器的Line、Metro与Timer替代原有时钟调度以适配可变帧率宿主，并经Java本地接口与P/Invoke绑定接入Processing与Unity等宿主完成音频回调写入。相比直接嵌入解释器的libpd或编译补丁的hvcc，该库保留原算法代码但去除阻塞循环与图形依赖，更易做面向对象组合与扩展。在单声道三振荡器合成器混音场景下，振荡器osc1通道的混音权重指标为.5，高于振荡器osc3通道的混音权重指标.2。该结论的适用边界受限于定性移植与教学原型，其大规模复音与Python封装尚未验证，WebAssembly下约100毫秒延迟的硬件实测表明实时部署仍需优化音频输入输出路径。

🔗 开源与复现资源

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• 第三方资源：https://github.com/pure-data/pure-data — 链接可访问（HTTP 200）
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🧭 深度解读

输入是什么：给新手的阅读起点与核对方式

本文解读的对象是 1 篇介绍音频合成库的会议论文，读者设定为刚进入语音、音乐或音频方向的研究生。输入包括论文正文与本次收到的官方原图像素，不引入外部博客或推测。目标是让你能复述作者做了什么、关键改写动作是什么、在什么条件下验证过、哪些事情论文没有做。需要保留的信息有 3 类。第一是对应关系，即 Pure Data 中的波形对象如何对应到 C++ 类。

第二是调用约定，即音频如何 1 采样 1 采样地算出并送给宿主。第三是边界，即音频输入输出与 MIDI 硬件为何不在库内。输出按学习依赖展开，先讲任务与相关路线，再讲全景与组件，再讲构造与实验条件，最后讲复现动作。阅读时请把教学举例当作理解手段，不把举例中的具体参数当作普适最优值。凡涉及可用性判断，以资源可达状态为准。

论文中引用的核心库地址本次返回不可达，第三方 Pure Data 与工具链地址本次可达，解读中会按此如实区分。

本节先建立两个白话概念。数字信号处理对象是指每隔很短时间算出一个声音采样的计算单元，例如振荡器与滤波器。Pure Data 是一种用方框与连线搭声音的可视化工具，方框做计算，连线送数据。Pd++ 则是把这些方框改写成 C++ 类的代码库，没有界面与连线，只有类、函数与返回值。理解这层对应后，后续的类名、函数名与参数才有落点。

已有路线有哪些：直接嵌入与编译器方案处在什么位置

在把可视化声音工具带到产品之前，已有两类常见路线。第一类是嵌入式运行，例如把 Pure Data 的运行时嵌入宿主，由宿主送音频块并解释执行原补丁逻辑。第二类是补丁编译器，把图形翻译成目标语言代码再编译部署。论文提到当项目在 2012 年构思时，这两类资源还不是开发者手边的常用选择，因此作者选择第三条路，即手工把信号对象的核心算法改写为 C++ 类，保留原命名与信号流思想，但不再保留图形解释器。

这种选择决定了后续分工。嵌入方案的优点是原补丁改动小，代价是运行时依赖与调度方式受限。编译器方案的优点是部署效率高，代价是需要维护翻译规则。Pd++ 的优点是代码直接可用，任何支持 C 接口的环境都能调用，代价是开发者要自己解决音频驱动、MIDI 来源、线程划分与内存释放。论文还提到在插件与游戏音频中常见的宿主，例如效果器开发框架与游戏中间件，它们各自已有音频回调，Pd++ 只提供算声音的类，不替代这些回调。教学上作者强调与 Pure Data 保持一致的词汇与示例，便于从图形原型过渡到文本代码，但这是一种工作流主张，不是受控教学实验的结论。

要解决什么：在多种设备上复用同一套声音算法

论文要解决的任务很具体。研究者在 Pure Data 中快速验证了一个合成器或效果器，希望把它原样搬到树莓派、安卓平板、插件、游戏引擎或交互装置上，并且在不同平台上听感一致。直接复制图形不可行，因为目标环境没有图形运行时。重写一遍又容易走样，因为滤波系数、噪声序列与包络斜率等细节稍有差异声音就不同。

因此问题可分解为 3 个可核对的子问题。第一是如何无损搬运算法，即保留原始 C 代码的算式与状态更新方式。第二是如何表达信号流，即没有连线时如何表达谁先算、谁后算、参数何时更新。第三是如何与宿主共存，即采样块循环、硬件驱动与界面线程由谁负责。论文的回答是明确切分。

Pd++ 只负责第一与第二，第三留给宿主或第三方音频库。举例来说，播放一个固定频率的正弦音，在图形中是一个振荡器连到输出，在代码中就是在一个每采样调用 1 次的函数里调用振荡器的方法并返回结果。例子中的频率与幅度只是演示值，不代表音质评价。

全景如何走：从一个振荡器看输入到输出

先沿一个最简样本走完全程。输入是一个期望频率，例如演示用的 220 赫兹。表示是 C++ 中的成员对象与双精度变量，振荡器对象保存相位等状态，频率变量保存当前音高。组件是振荡器类的计算函数，它根据频率算出当前采样值。目标是得到可写入声卡缓冲的采样值。

输出是该函数的返回值再乘以一个增益系数。宿主的音频回调每需要一个采样就调用 1 次这个函数，连续调用就形成连续波形。

下面这段代码是论文给出的最简演示，含义是声明一个振荡器并以固定频率发声，返回前做幅度缩放。阅读时注意它为显示做了简化，不是完整工程代码。

看图路径： 1. 先读第一行声明的 Oscillator 对象名；2. 再看频率变量与 perform 调用之间的传入关系；3. 最后确认返回值乘以系数的输出缩放位置

论文图 6。原论文 Figure 6：“Play an oscillator at 220Hz in Pd++. This code is simplified for display purposes.”。

这段代码的教学价值在于展示调用约定。主入口不是按块循环，而是每次算一个双精度采样。信号输入作为函数参数传入，输出作为返回值传出。增益系数写在返回处，说明混合与缩放都可以用普通算术表达。原文指出阻塞循环由音频客户端处理，库内不再写按块的循环，这一点在后文噪声类的对比中会更清楚。需要强调的是，该例子只证明写法可行，不证明任何音质或性能指标。

图形化连线 × perform 函数： 图形化连线在 Pure Data 中负责把一个对象的出口接到下一个对象的入口并由音频引擎按块调度，perform 函数在 Pd++ 中承担同样的串联职责，开发者用返回值嵌套调用来代替连线，搭配理由是两者都表达信号流向，组合后连线图可以直接翻译为一行行函数调用。

从全景看，Pd++ 的设计可概括为 4 条。第一是同名与同逻辑，类名尽量对应原对象名，方便对照学习。第二是单采样函数，所有声音计算收敛到同名计算函数。第三是参数分速，音频-rate 输入走参数，控制-rate 输入走取值与设值接口。第四是系统量集中管理，采样率等全局量放在公共父类中。音频与 MIDI 硬件被刻意排除在外，目的是适配不同操作系统的差异，但也意味着复现时必须另找驱动方案。

核心改写动作一：去掉块循环但保留算式

Pure Data 的 C 源码虽然不是面向对象写法，但每个对象都有构造函数、析构函数与保存状态的结构体，计算集中在按块处理的函数中。以噪声为例，原函数 1 次处理一块，内部用循环逐采样更新随机种子并写入输出缓冲。Pd++ 把同一算式搬进类的计算函数，但每次只算一个采样并直接返回，块循环交由外部音频库驱动。这种改写保留了位运算与递推系数，因此在相同种子下序列行为可对照。

下面是 Pd++ 中噪声类的单采样实现像素，重点看状态读写与返回值形式。

看图路径： 1. 先看函数签名确认单采样返回值的形式；2. 再找保存随机种子状态的成员变量读写；3. 最后对比原文阻塞循环被移除后的剩余计算

论文图 4。原论文 Figure 4：“Pd++ Noise::perform() in C++. [11]”。

可见内容可执行核对。函数返回双精度采样，内部先取出成员保存的整数种子，计算归一化输出，再按固定乘加系数更新种子并写回，最后返回输出。原图右侧因排版被裁剪，但剩余可见的掩码、偏移与系数与正文描述的搬运逻辑一致。关键差异是正文中提到的按块循环在该函数中已不存在，调用方需要逐采样调用它。与之配套的原文还给出 Pure Data 侧的块处理代码，两者算式相近，差异正在于循环位置。这一改写动作的适用条件是宿主能提供稳定的逐采样或逐块回调，若回调抖动大，听感问题应先查驱动而非库内算式。

信号入口 × 取值与设值函数： 信号入口指随每个采样变化的音频输入，取值与设值函数指控制截止频率这类慢变参数的接口，Pd++ 把前者做成 perform 的参数、把后者做成 get 与 set 方法，搭配理由是区分音频线程内高速数据与界面或 MIDI 线程来的低速数据，组合后既保留原补丁的调制关系又避免多线程直接写音频变量。

另一个需要固定的简称是入口与出口。在图形中，入口是方框上方的输入口，出口是下方的输出口。在 Pd++ 中，主入口对应计算函数的参数，出口对应返回值，其余慢变控制入口对应取值与设值函数。论文说明这样做 partly 是为了在界面线程与音频线程之间加一层缓冲，线程安全最终仍由开发者负责，库内不做统一加锁。

核心改写动作二：滤波链与时间类的处理

有了单采样约定，串联效果器就变成函数嵌套。论文用白噪声加低通滤波演示，图形中是噪声连到滤波器，代码中是把噪声的返回值直接作为滤波器计算函数的参数。截止频率这类控制量不随每个采样剧烈变化，因此通过先设置后计算的方式传入。下面是该组合的像素，展示了对象声明、参数设置与嵌套返回的结构。

看图路径： 1. 先识别两个已声明的对象类型与变量名；2. 再看截止频率如何先设置后参与滤波；3. 最后沿噪声输出进入滤波输入的嵌套方向读信号链

论文图 2。原论文 Figure 2：“Low-pass filtered white noise in Pd++.”。

读图时可执行 3 个动作。第一是确认噪声对象与低通对象分别声明，第二是确认截止频率变量在每次计算前被设置，第三是确认返回语句中内层先算噪声、外层再做滤波。这种内外顺序对应图形中从上到下的信号流向。例子中的截止频率取值为演示值，不代表推荐的音色参数。论文指出这种写法的好处是逻辑直观，代价是每次调用都做 1 次参数设置，实际部署时可按需要把不变量提到回调之外，但论文未给出该优化的定量对比。

时间类是另一处重要改写。原来依赖图形调度器的节拍、斜坡与计时功能，在 Pd++ 中改用采样计数器按采样率换算时间。做法是记录已处理的采样数，结合工程采样率推算秒数。这样做的原因是不同图形引擎与宿主的帧率或调度器差异大，统一依赖外部时钟不可靠。限制是如果中途切换采样率，计数器需要正确重置或重算，否则时间会漂移，论文未报告切换采样率时的测试。

音频时钟 × 采样计数器： 音频时钟指按采样推进的时间基准，采样计数器指用已处理采样数除以采样率换算出秒数的实现，Line 与 Metro 等时间类用计数器代替 Pure Data 的时钟调度器，搭配理由是不同宿主没有统一调度器而采样率 1 定存在，组合后时间行为跟随音频流推进并保持在同一线程。

系统量的处理也值得复述。原来需要特定对象查询的采样率、块大小与变换窗口，在 Pd++ 中作为公共父类的成员函数与静态变量提供，所有声音类继承该父类即可访问。这样减少了为查询系统量而创建对象的开销，但也意味着开发者要保证父类中的采样率与宿主真实采样率 1 致，否则滤波系数与时间换算都会出错。论文明确排除了部分算术与逻辑对象，认为条件分支用语言原生语句更直接，这属于设计取舍而非功能缺失。

PdMaster 超类 × 静态系统变量： PdMaster 超类是所有 Pd++ 对象继承的父类，静态系统变量是其中保存的采样率、块大小与傅里叶变换窗口等全局量，父类负责统一提供查询与换算函数，搭配理由是替代原来分散的采样率与块大小对象，组合后任何子类都能直接读取当前工程的系统配置。

下表把论文中反复出现的搬运实例整理为可核对的一览，参数均为原文演示值，仅用于复述写法，不做效果排序。表前的问题是哪些图形元素对应哪些代码元素，以及演示参数是什么。公平条件是同一算法、同一参数下对照听感，指标方向是写法能否一一对应而非音质高低。

表后需要说明收益与代价。主要收益是对应直白，看到图形就能写出大致的代码骨架，尤其适合从 Pure Data 过渡的学生。主要代价有三。其一是硬件仍需另配，表格不能证明即插即用。其二是慢变参数若每采样都设置会有额外开销，论文未量化。

其三是未列出的算术与路由对象需用原生语句重写，初学者需要适应从连线到分支语句的转换。未胜出项是需要图形界面或自动调度时，Pd++ 并不比直接用 Pure Data 方便，这一点应在选型时明确。

有没有训练：无训练，真实计算是搬运与宿主回调

本研究没有神经网络训练阶段，也就没有梯度、损失、优化器、冻结与更新的安排。论文未报告任何数据集划分、批量大小或学习率，相关缺项应如实指出，不从库名推定模型结构。真实的计算过程分为两部分。第一部分是离线搬运，即把 Pure Data 源码中的算式逐类改写为 C++，去掉块循环与图形相关类型，保留状态更新与系数。第二部分是在线推理，即宿主音频回调逐采样调用计算函数，控制参数经由取值与设值函数在回调内外更新。

需要澄清的误解是无训练不等于确定性求解。输出是否确定取决于随机种子初始值、宿主回调时序与多线程写入顺序，论文把线程责任交给开发者，因此同一代码在不同驱动下可能出现细微差异。另一误解是从参数不更新推定输出固定，实际上振荡器相位、滤波器状态与包络进度都是随时间演化的内部状态，即使没有学习过程，声音也是时变的。复现时应把随机种子、采样率与块大小记录为实验条件，而不是当作可忽略的默认值。

在什么条件下验证：平台、绑定与驱动如何搭配

论文的验证不是准确率实验，而是跨平台可用性验证。报告的覆盖包括主流桌面操作系统、移动系统、单板计算机，以及效果器框架与游戏引擎。验证方法是把同一个声音类分别包进各宿主的音频回调，检查能否编译运行并正常发声。由于各宿主的音频与 MIDI 接入方式不同，论文把驱动层留给宿主或第三方库，Pd++ 只保证算声音的部分一致。

具体搭配按原文交代。面向创意编程的 Java 绑定通过本地接口桥接，可在 Processing 中使用，并提供两种音频客户端选择，一种基于可移植音频库，支持多通道更灵活，另一种基于 Java 声音包，仅支持双通道双工。MIDI 示例基于 Java 声音包。面向游戏引擎的 C#绑定通过平台调用桥接，可在 Unity 中使用，早期接入脚本音频回调简单但受垃圾回收影响，论文报告在新版可脚本化音频管线下表现有明显改善，但新接口更复杂。音频文件读写没有直接搬运原图形的读写器，因为原实现依赖图形表格指针，作者改用开源合成工具包的文件读写类作为后端。

下表整理论文明确提到的平台与接口演进，数字均为原文时间与版本记录，用于复现时选对分支，不做性能排序。表前的问题是不同宿主应选哪种绑定与驱动，公平条件是同一声音类只换宿主回调，指标方向是能否稳定运行而非音质分数。

表后解释主要结论与限制。支持的判断是同一套类可以在桌面、移动与引擎中复用，示例覆盖合成器、效果与交互装置。代价是每种宿主都要写一层胶水代码，许可证与构建工具链也随第三方驱动而变化。未评测的边界包括 Python 实时音频与网页低延迟方案，论文报告 Python 仅能传数据而未正常出声，浏览器早期测试可出声但延迟约 100 毫秒量级且工具链难用，这些都属于待验证，不应承诺为已解决。资源可达性方面，核心库链接本次返回不可达，应写为当前不可用，第三方 Pure Data 与相关工具链本次可达，可作为对照阅读来源。

主结果是什么：单声道合成器如何被完整改写

论文的主结果是一个可对照的改写实例，即把一个三振荡器单声道合成器从图形翻译为代码。图形侧包含音符输入、频率转换、幅度包络与多振荡器混合。代码侧把 MIDI 流包进单独的类，主计算函数负责把音符转为频率、把力度转为幅度，再把 3 个振荡器的输出按权重相加并乘以包络。左右声道在演示中取相同值，包络的上升与释放由门限标志选择不同分支。下面是该实例的像素，展示了完整的分支与混合写法。

看图路径： 1. 先看 MIDI 音符如何转为频率与幅度；2. 再看三个振荡器频率倍数与混合权重的写法；3. 最后看门限标志如何选择包络的上升与释放分支

论文图 8。原论文 Figure 8：“Pd++ version of the same monophonic synthesizer. MIDI is implemented in a separate class. Example from Pro- cessing (see [1] and [15]).”。

对可见内容的解释应紧扣执行顺序。函数先读取 MIDI 音符与力度，调用频率转换得到当前频率，力度归一化后做平方以调整听感曲线。若力度为零则关门，否则开门。声音部分把基频、2 倍频与 4 倍频的 3 路振荡按不同权重相加，再乘以包络变量。最后根据门限选择用上升时间或释放时间更新包络。

例子中的权重与倍频关系是演示设计，不代表最优音色。论文称该改写在听感上与原图形一致，但未给出试听评价量表或频谱误差数字，因此应表述为报告一致而非证明等价。

可视化编程语言 × 文本编程： 可视化编程语言负责快速试听与交互探索，文本编程负责可扩展部署与精细控制，论文主张先在 Pure Data 中验证音色再逐块转写为 Pd++ 类，搭配理由是前者迭代快而后者易于复用与接入硬件传感器，组合后形成从原型到产品的最小可用链路。

从复用角度看，该实例的价值在于展示了可扩展的骨架。后续章节在同一骨架上加颤音、开关、音量、多复音、效果链与传感器控制，每一步都先在图形中试听再转写为类。这种增量方式降低了调试难度，但论文未报告多复音数增加时的中央处理器占用或掉线率，因此不能从代码简洁推定性能线性可扩展。实际部署时应补测不同复音数与效果链长度下的负载。

去掉或换掉哪块会怎样：可扩展链路的对照

论文没有神经网络意义上的消融实验，但提供了工作流层面的对照，即同一功能在图形与代码两侧分别实现时的增减关系。可以把颤音、音量、多复音与效果链看作 4 组对照。加颤音时只需增加一个低频振荡器并将其输出映射到幅度调制，图形中多一条连线，代码中多 1 次嵌套调用。加开关与音量时引入取值与设值接口，图形中多两个控件，代码中多两个包络调用，说明控制-rate 路径已与音频-rate 路径分离。

多复音时不需要重写合成器类，只需创建对象数组并循环累加，混合系数随复音数调整，这显示了文本代码在扩展复音上的优势。效果链与传感器控制同样以累加形式接入，加速度计读数作为效果量的权重。

这些对照支持的判断是骨架稳定而外围易换，代价是内存与调度需手动处理。论文明确在 Processing 的本地接口下需手动释放每个对象，否则动态库内存不会自动回收。未胜出项是当原型频繁大改时，反复改写类的成本可能高于直接在图形中拖线，此时保留图形原型的价值更大。另一未评测边界是不同宿主下同一效果链的延迟差异，论文未给出跨宿主的延迟数字，不应把在一个宿主上跑通推广为所有宿主同等低延迟。

边界与缺项：哪些问题论文没有回答

首先是硬件与系统边界。库内不含音频输入输出对象与 MIDI 输入对象，所有硬件访问依赖宿主或第三方库。这意味着复现结果时必须明确驱动版本与通道配置，否则无法归因爆音或无声。其次是线程与内存边界。取值与设值接口只是为跨线程传参提供便利，不提供加锁语义，内存释放需要逐对象手动调用，遗漏会导致泄漏。

第三是评价边界。论文未报告听感双盲评分、频谱误差、中央处理器占用、内存占用或延迟分布，相关主张应理解为工程经验而非量化结论。

其次是具体缺项。采样率切换时的行为未定义，块大小变化对时间类的影响未测试，多复音扩展时的负载曲线未测量，Python 与网页方案仅为初步探索且存在明确失败现象。引用层面，核心库链接本次不可达，复现前需先解决源码获取问题，不能默认可下载。教学效果方面，论文引用了可视化与文本编程的对比文献，但未开展针对 Pd++ 的受控学习实验，因此 revival 一类的表述应理解为作者愿景，不是实证结果。区分直接报告、有限解释与未验证推测，有助于避免把相关性当因果，把总体可用当作每种组合都可用。

复现先做什么：最小可运行链路与核对清单

建议按最小链路起步。第一步获取源码并确认版本，若核心链接不可用，先通过可达的第三方 Pure Data 源码对照算法，再寻找作者维护的其他公开分支或示例仓库。第二步选一个宿主并固定驱动，例如在桌面先用可移植音频库跑通单振荡器，再迁移到目标平台。第三步固定实验条件并记录采样率、块大小、随机种子初始值、演示频率与增益，所有参数用阿拉伯数字记录并保留空格格式。

第四步逐采样对照，先跑噪声与滤波的单采样链，确认输出范围与状态更新无误，再跑三振荡器合成器，确认频率转换与包络分支正确。第五步再加外围，先加颤音与音量，再加多复音与效果链，每加一层都保留图形原型以便回听。

核对清单包括编译是否通过、回调是否逐采样被调用、控制参数是否经由取值与设值接口更新、内存是否在退出时逐对象释放、不同复音数下是否出现掉线。若出现无声，先查驱动通道与采样率是否与父类记录一致，再查门限标志与包络分支是否走错。若出现噪声或爆音，先查多线程写入与参数每采样设置的开销，再查宿主垃圾回收或帧率抖动。所有观察应注明宿主、驱动版本与测试时长，不把单次试听推广为全程结论。

何时值得尝试：收束判断与下一步验证

当你已在 Pure Data 中验证了音色方向，并需要在多种文本语言环境中复用同一算法时，Pd++ 的工作流值得尝试。它的核心价值是词汇一致与调用直白，看到图形能较快写出代码骨架，且同一声音类可在不同宿主间搬运。当你只需要 1 次性演示或频繁大改交互原型时，直接留在图形中可能更高效，不必为转写付出额外成本。当目标是插件或游戏引擎的正式产品时，应把 Pd++ 看作算声音的零件，而非包含驱动与调度的完整方案，线程、内存与性能优化仍需按宿主规范完成。

下一步验证应补三项。第一是量化对照，在固定采样率与种子下比较原对象与改写类的输出误差，并报告多复音与效果链下的处理器占用与延迟分布。第二是跨宿主对照，在相同声音类下比较不同驱动的稳定性，明确各平台的通道与采样率限制。第三是源码可得性确认，解决核心链接不可达的问题后再谈复用。只有补齐这些，才能把从原型到产品的链路从经验分享推进为可重复的方法。

📐 原文公式与排版

以下展示论文原页中的数学表达区域，保留原始上下标、分式和符号排版。区域序号仅用于本文导航，不是论文公式编号。

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⚖️ 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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