arXiv 论文：全双工语音模型轮次风格迁移
原文标题：Reference-Guided Turn-Taking Style Transfer for Full-Duplex Spoken Language Models
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论文识别出全双工语音语言模型中决定何时发言的单一后层残差流方向，称为 initiative vector。该方向可读取决策并提前 800 毫秒预测发言起始，缩放后可将语音占比从 6-12% 提升至 42-61%。短参考录音即可将说话人的轮次风格迁移到模型，且迁移具有参考特异性。
- 问题
- 全双工语音模型每套权重只固定一种发言倾向，缺少可调控制量。
- 方法
- 从模型自身对话中无训练提取后层残差流单一方向initiative vector，读取并缩放该方向控制发言。
- 结果
- 可提前800毫秒预测发言起始；语音占比从6-12%提升至42-61%（不引导为21-30%）；换他人参考录音后匹配变差的比例达93-98%。
- 影响
- 语音助手可按用户或场景实时调节说话节奏，且能用短录音做说话人风格迁移。
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