利用可控合成对话训练智能语音助手唤醒系统
该研究针对虚拟助手的人机交互场景,提出了一种新型语音唤醒系统。该方案将传统的直接关键词检测扩展为上下文触发检测,在初始唤醒词激活后,系统利用推理能力区分实际用户指令与无关语音,从而确保高效且具备上下文感知的交互。为支撑训练,研究团队设计了一套数据生成架构,成功合成了包含直接调用、上下文跟进等场景的62.3小时可控多说话人对话语料库。
该研究针对虚拟助手的人机交互场景,提出了一种新型语音唤醒系统。该方案将传统的直接关键词检测扩展为上下文触发检测,在初始唤醒词激活后,系统利用推理能力区分实际用户指令与无关语音,从而确保高效且具备上下文感知的交互。为支撑训练,研究团队设计了一套数据生成架构,成功合成了包含直接调用、上下文跟进等场景的62.3小时可控多说话人对话语料库。