流式处理

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。

针对单遍硬提交流式中文识别，X2Streaming-ASR 用监听与解码交替的等待或提交决策加三阶段训练，在五个测试集上报告平均字符提交延迟为 27 毫秒到 84 毫秒，并在 AISHELL-1 和 AISHELL-3 上取得参评流式系统中最优字符错误率，代价是部分测试集离线能力上限弱于基线。

GEPARD 为实时对话把文本与 32 通道 GroupFSQ 音频在同一标准全注意力 Transformer 中联合自回归生成并用 NanoCodec 流式解码，以 vLLM 原生可服务为首要约束，通过 prefill 前缀克隆、单步并行采样与 DPO 蒸馏 CFG 实现单流 RTF 约 0.067 与 256 并发约 204 倍加速，代价是帧级并行带来的 …

llmovoice 把语音交互的上下文拆成语义、副语言与环境三状态，用 VoicePage/VoiceThread 组织记忆并在预算内投影到上下文窗口，再让服务模型联合推理生成运行时指令，在丢包下把误打断率从 46.0% 降至 0.9%、每轮成本最高降低 24.9 倍，代价是编排调用时约 790 ms 的额外决策延迟与摘要压缩带来的细节丢失。

论文把回合结束判断搬进识别器，用语义完整加已观测静音的因果标注训练小 LoRA，在部署一致回放上以 0.97 边界召回、0.39 s 中位延迟、每语音分钟 0.3 次误触发超越全部静音超时，代价是统一多任务后精度回落与离线词错率小幅上升。

TurnFSM 把语义 VAD 与 utterance 级拒绝写成先提交后接受或拒绝的有限状态转移并用一阶依赖实现流式预测，在内部语义 VAD 上报告成功率 82.41% 与成功延迟 80.9 ms，在拒绝上报告 FAR 3.35% 与 FRR 16.04%，代价是仍需两阶段对齐与大模型推理开销。

该文只训练窄而深的学生编码器逐帧回归教师预量化潜变量，在 2.8 倍参数压缩下六组配对中五组相对词错误率退化不超过 1.9%，同容量独立训练对照优 3.9% 相对，而联合训练的 J3 退化 7.7% 揭示教师与阶段边界。

针对合成文本同时学轮次与语义不可靠的问题，该工作用真实人与人语音学轮次、用可改写的人与智能体文本保语义，配合规则化事件转磁带与来源感知校准损失，在等量 token 下把轮次 F1 从约 0.34 提升到约 0.65 并把语义恢复到接近基座上限，代价是暂停处理仍弱于保守系统且单带离散化会丢信息。

StreamWSR 把低采样语音先上采样再用全因果波形网络预测残差补高频，在 VCTK 三种带宽扩展设置下以 9M 参数和 2G FLOPs 达到与非流式基线相当的失真与可懂度，并用消融证明了帧级压缩与频谱判别器的作用。

语音识别 | 7.5/10

语音交互 | 7.3/10

语音增强 | 6.4/10

音视频理解 | 7.7/10

音频事件检测 | 6.4/10

音频生成 | 8.2/10

语音情感识别 | 7.1/10

空间音频 | 7.6/10

音视频交互 | 6.9/10

语音交互 | 6.6/10

语音情感识别 | 8.9/10