全双工语音交互

针对全双工对话需要保留轮转、重叠与反馈时序但真实录音纠缠不清的问题，ConversationalVoice 用质量校验的分离、词面固定的重建与上下文约束的扩展三阶段产出共享格式的双轨数据，并在自动评估中保持 0.983 至 0.991 的同说话人相似度与正向区分度，同时以重建提升预测音质而扩展维持相近交互密度。

针对全双工语音对话在背景噪声和重叠说话下语义口令损坏的问题，AV-STE 用流式视听编码器加噪声自适应融合在冻结 Moshi 之前恢复第一码本语义口令，同数据集多人干扰下 GPT-4o 连贯性平均从 1.42 提到 1.91，代价是干净语音存在口令失配且依赖可靠唇部视频。

针对语音视觉文本连续输入下既要低延迟可打断对话又要长程工具执行的问题，Gander 用小脑负责流式交互与块级控制、大脑免训练负责长程推理并通过编排运行时协同，在 Full-Duplex-Bench 上以 100% 合时接管与 8.0 抢话率取得交互最优，同时在 SpokenQA 上保持 75.60 与 59.30 的流式问答能力，代价是 WorldSense …

TASTE2 把每个文本词元配一个连续音频隐变量使序列长度严格等于文本，用 56.3% 对 57.3% 保留 98.2% 文本问答能力并以 0.060 秒停下响应用户打断，代价是流畅接话需 1.207 秒、部署首音频 2701 毫秒且显式副语言控制不稳定。

论文把全双工中的打断恢复问题定义为锚定中断，提出把已播放的模型语音回灌到语音输入通路的三通道自监听架构，并在同源构造的 AnchorSpeech 上用播放边界判定正确性，报告三通道模型达到 73.0% 锚定准确率且停止与响应延迟基本不变，同时在通用全双工指标上出现轮次管理与锚定的权衡。

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