提示词 vs 规则：语音用户模拟自然度审计
原文标题：Prompts versus Rules: Auditing and Controlling Speech Naturalness Behaviors in Voice User Simulators
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论文审计了基于 LLM 提示的 tau-Voice 与基于规则的注入算法在语音用户模拟中实现的不流畅、打断与附和等自然度行为。结果显示提示方式不可靠、生成的语音与指令不一致且分布不自然，而基于规则的无模型算法更可控、更贴近真实语音。作者认为未经用户模拟专门训练的 LLM 不足以代表真实用户行为。
- 问题
- 语音用户模拟中提示词能否可靠实现不流畅、打断、附和等自然度行为存疑。
- 方法
- 审计基于 LLM 提示的 tau-Voice 与基于规则的无模型注入算法，对比实际生成行为与配置。
- 结果
- 提示方式不可靠且分布不自然，规则算法更可控；未给出量化结果。
- 影响
- 说明未经专门训练的 LLM 不足以代表真实用户，评测语音智能体时应审计实际行为而非配置。
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