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LiveKit v1-mini 韩泰评估结果

本机 M4 CPU;6 通录音、44 个判断点,正负各 22。官方中文阈值来自锁定 SDK 的 LOCAL_LANGUAGES[zh],未对本批数据搜索最优阈值。

阈值 正确 / 总数 准确率 误接话(应等待却接话) 漏接话(应接话却等待)
0.355 26 / 44 59.09% 16 / 22(72.73%) 2 / 22(9.09%)
0.5 29 / 44 65.91% 11 / 22(50.00%) 4 / 22(18.18%)

模型已加载后,框架本地推理调用(包含异步派发)中位数 6.12 ms、P95 7.33 ms;输入准备/前缀重采样中位数 5.84 ms、P95 9.58 ms。模型构造耗时 119.19 ms,不含 Python/Agents 导入,不是完整进程冷启动时间。原生库报告 parallelism=2,不能称为单线程。耗时不等于端点等待时间。

连续曲线每 200 ms 独立计算最近 1.2 秒窗口,并包含精确判断点,非插值生成。全部 44 点验证了重复结果一致,以及修改未来音频不改变输入。本实验读取当前标注;已有其他模型结果来自之前的标注快照,已发现第二通录音有一个判断点从旧结果的 48348 ms 移至当前 48536 ms,其余 43 点时间和标签一致。因此不能直接拿旧 44 点汇总作严格横向排名;旧曲线空心点仍保留原快照时刻。

中文默认阈值下,16 个应等待点误判,仍不能认为解决了韩泰抢话问题。0.5 是预先选定参考值,不是独立验证的最优阈值。小样本手选点仅为探索性回测,点级误接话率不等于连续对话打断率,用户声道可能有机器人回声。

只评估原始模型分数,不含 LiveKit 会话静音、VAD、超时或故障放行策略。预处理采用判断前裁取再重采样,具体差异见上级 README。模型许可限制见上级 README,结果不用于其他模型训练。