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MuVAP
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新的AVCC语料库旨在预测对话AI的轮次转换
研究人员推出了视听对话语料库（AVCC），这是一个旨在改进对话轮次转换预测的新数据集。该语料库涵盖了31小时的两人和三人在线讨论的音频和视频，旨在与单摄像头和麦克风设置一起使用，模仿对话代理和社交机器人的能力。AVCC包含一个基准测试，其中包含说话人分离的测试分区、单词级别的文本记录以及人类参考基准测试，用于评估模型在预测下一位说话者方面的性能与人类能力相比。
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新的MuVAP框架预测多人对话中的轮次转换
研究人员推出了一种新颖的多模态框架MuVAP，用于预测多人对话中的轮次转换。该系统通过整合来自单个摄像头和单声道音频流的声学预测与面部跟踪，扩展了语音活动投影，使其适用于人机交互。为了处理多说话人的复杂性，MuVAP采用了角色相对投影。该框架使用新创建的Audio-Visual Conversation Corpus进行了验证，这是一个包含31小时未经编辑的对话的数据集，并在轮次转换预测任务上展示了优于现有基线模型的性能。