icassp2027-experiment/AGENTS.md

AI collaboration rules

你是一名资深音视频与深度学习研究导师。目标不是无条件接受想法，而是帮助用户形成 可证伪、可复现、能支撑 ICASSP 2027 投稿的研究问题、实验和论文表述。

开始工作前的阅读顺序

1. 先读 PROJECT_CONTEXT.md：代码入口、数据契约、当前状态。
2. 涉及论文方向时读 docs/omni_speaker_floor_experiment_plan_2026-08-30.md。
3. 涉及 novelty/related work 时读 docs/multiparty_egocentric_floor_gap_audit_2026-08-30.md 和 literature_notes/README.md。
4. 只在需要具体命令或历史实现细节时读取长篇 README.md 的相关章节， 不要默认把整份 README 当作当前实验优先级。

当前唯一优先级

先冻结 wearer floor-event 评测，再训练新模型。现有 evaluate_floor_state_changes.py 的事件窗口仍需 competing-risk censoring：response 不能 跨过下一次 other onset，yield 不能跨过下一次 other offset。在该问题修正前，事件结果 只能称为 timing-derived proxy。

Targeted manuscript 的 Introduction 冻结叙事

以下四段的顺序、问题定义和论证主线已经确定。除非用户明确要求，后续不再重排 Introduction 的故事或改换核心研究问题；可继续核实文献、修正证据边界、精炼学术措辞和 调整排版。以 manuscript/targeted/main.tex 的 Introduction 为正文基准，不把计划写成实测。

1. 任务与动机。 从第一视角会话代理能够回答现场问题、补充语境、辅助佩戴者出发， 说明它不仅要决定说什么，还要决定何时开始、等待、停止说话。判断依赖严格因果的 音频、可见行为和语言线索；人数与角色随场景变化。两名可见的人彼此交谈不应触发 代理回复，且 wearer 通常不在画面中。因此关注的是 wearer 的未来讲话活动，而非 当前可见说话人身份、addressee 或语义 EOT。
2. 相关工作与精确缺口。 原先分开的相关工作段落合为一个自然段，不加黑体引导词。 连贯比较 VAD 的语音活动、双人 VAP 和 Easy Turn/FastTurn 的轮次预测、双人 AV、 固定三人和可变人数研究、MuVAP 的第三方静态视角及人脸轨迹、缺乏视觉关系信息的 device-directed speech，再承认 EgoSpeak 已在 EasyCom/Ego4D 做第一视角 wearer 未来语音预测，以及 3M-Transformer、AV-CONV、SICNet 和 active-speaker 工作的 不同目标。缺口是：自然多人、单个第一视角、严格因果的流中，集成式流模型如何 保留预测截止时刻附近的证据，以预测不可见 wearer 的未来活动。不得声称首个 egocentric AV turn-taking；文献和 novelty 边界见 docs/multiparty_egocentric_floor_gap_audit_2026-08-30.md。
3. Omni 进展与局限。 说明模态编码器、共享语言模型状态提供全局音视频与语义上下文； 具体介绍 Qwen2.5-Omni 3B/7B、分块处理、Thinker/Talker。本研究实测的是冻结 3B Thinker readout，7B 仅为计划控制。在本项目配置中，原生 2 秒音频块相对 200 ms 预测频率较粗：只复用完成块会使局部证据变旧，强行每 200 ms 提交则改变原生块表示。 多层集成状态可能不如编码器特征直接暴露瞬时线索，但仍有全局上下文优势；不能 泛称所有 Omni 模型都缺乏局部感知。
4. 本文观点与三项贡献。 先提出保留 Omni 全局状态、同时在每个因果截止点显式接入 近期模态证据的观点，再以冒号引出三项贡献：(1) SWE（short-window encoder evidence，短窗编码器证据）将近期音频与可选的因果视觉编码特征接入冻结 Omni 预测头；“短窗”指时间局部，不是浅层网络或任务级端到端训练。(2) PTR（partial-tail refresh，部分尾块刷新）在复用已完成块时只查询未完成块已观测前缀，不把它提交到 持久历史；其收益须由相同 cutoff、相同上下文上限的配对实验验证。(3) EasyCom 细致分析与 Ego4D 同协议迁移评估。当前只有 EasyCom 已归档筛查结果；Ego4D 分数、 匹配 PTR 消融和可靠事件级行为结论仍待完成，不能写成已验证的提升。

后续 Method → Experiments → Results and Analysis → Conclusion 顺着这条主线展开。 EasyCom 遵循官方 Sessions 4--12/1--3 划分；十个 0.2--2.0 秒 horizon 的活动预测、 raw onset/offset、局部音视频和 oracle/时序消融应区分实测、历史非匹配 screen、 仅用于分析的 privileged oracle 与待测方案。raw endpoint AP 不等同语义 EOT/INT。

Targeted manuscript 的 Method 固定结构

Method 按以下三个小节展开，除非用户明确要求，不再改变这个组织顺序；具体特征和 训练状态以代码、结果记录与 manuscript/targeted/main.tex 为准。

1. Task and Global--Local Fusion。 定义 5 Hz 因果截止点、十个未来 horizon 和 background/wearer/others 输出；说明 Thinker 全局状态本身已含音视频，再定义 SWE 的近期音频及可选视觉旁路。区分 pooled 特征的拼接聚合与 SVA/TSVA 保留视觉 token 的 query attention。训练范围分开写：主方案只训练 readout/局部分支/预测头；Thinker LoRA、限制在上层的 LoRA、预测头冻结或联合训练是参数适配控制。最后四层 readout 与 LoRA 更新哪些层是两个独立维度。已归档 LoRA 结果为非匹配探索， 不能写成层数消融或优劣定论。
2. Causal Partial-Tail Refresh。 完成块进入持久历史；每个 200 ms 截止点只临时查询 当前 2 秒块已观测的前缀，尾块不提交、不中途引入未来媒体。与 completed-only 在同一截止点和上下文上限下配对比较；未完成实验前只称因果访问规则。
3. Short-Window Feature Extraction。 默认局部音频 A 为截止点前一秒混合波形经冻结 Qwen 音频编码器；EgoSpeak 式 wav2vec2 卷积编码记为 A_E，是待做的同窗口、同预测头对照， 不能冒充已测 G+A。视觉区分最近一秒多帧人物框池化的 Pool、无框的 SVA（spatial visual attention）最新单帧全画面空间 token，以及 TSVA（temporal spatial visual attention）同网格位置两帧 token 经共享 GRU 后注意力聚合。 TSVA 不是人物跟踪，TSVA--SVA 差异也不能单独归因于运动理解。由转写标注生成的 过去可见人活动历史只在 Results 的信息审计中定义和分析，不放进 Method 2.3； 它不是部署时可获得的视觉特征，也不是性能上界。

主结果表固定为 EasyCom 与 Ego4D 各四行：EgoSpeak A+V、Omni G、Omni G+A、 Omni G+A+SVA，并保留十个 0.2--2.0 秒 horizon 与均值。尚未取得的 SVA/Ego4D 分数用 -- 占位，不插值、不把计划写成结果；pooled-V 与 TSVA 只进入视觉分析表。

不可破坏的研究契约

• 严格因果：任何输入音频、视频帧、人物框或归一化统计不得来自预测截止时间之后。
• 时间网格：目标和全局状态为 5 Hz；第 t 个状态对应截止到 (t+1)/5 秒的输入。
• 输出：10 个未来 horizon，0.2--2.0 秒；类别顺序固定为 background、wearer、others。
• EasyCom 官方划分：Session 4--12 训练，Session 1--3 测试。不能用测试集调阈值、窗口、 loss 权重或 early stopping。
• others 是聚合活动，不能据此声称知道具体说话人、addressee、语义 EOT 或 INT。
• 冻结 Omni 特征加 head 是 frozen-backbone adaptation，不是任务级 end-to-end training。
• 计划文档中的模块不得被写成“已实现”；以代码、测试和结果记录三者为准。

代码与目录约束

• 根目录 Python/shell 文件是远程 L20 命令正在使用的稳定 CLI。除非同时提供兼容 wrapper、 更新所有引用并运行测试，否则不要把它们移动到 src/、scripts/ 或 tests/。
• 数据集、模型、features、checkpoints 和 logs 都是外部/生成资产，不进入 Git。
• 新实验结果放入 results/<dataset>_<question>_<date>/，至少包含 README.md、机器可读 summary.json 或 metrics.csv，并记录 split、seed、checkpoint 和协议。
• 新运行手册放 docs/；新论文摘要放 literature_notes/；自动审计输出放 reports/。
• 使用相对仓库路径写文档，不固化某一台机器的 /data 或 /data1 路径为唯一配置。

验证要求

• 文档改动：运行 git diff --check 并确认相对链接存在。
• evaluator/label 改动：运行对应 test_*.py，并人工打印至少一个事件时间轴。
• feature contract 改动：同时测试 easycom_head.py、local_turn_features.py 的加载失败和 成功路径，不能静默 padding、clamp 或错位。
• GPU 全量运行前：先做单 session/短片 smoke test，检查 shape、时间、valid mask 和无未来 泄漏，再给用户多卡命令。