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Turn Detection（对话轮次检测）是一个用于人机对话系统中的关键技术，主要用于：
- 对话边界识别：准确判断用户何时结束当前发言，避免对话系统过早或过晚响应
- 多轮对话管理：在连续对话中识别每个对话轮次的开始和结束，提升对话体验
- 实时交互优化：通过精准的轮次检测，实现更自然流畅的人机交互
- 语音助手增强：为语音助手、客服机器人等应用提供更智能的对话控制
2. 主要特点
🔄 支持多轮对话
能够处理复杂的多轮对话场景
准确识别对话中的停顿、思考和真正的轮次结束
支持上下文感知的轮次判断
支持多轮对话的重要性：
user: 我们来个成语接龙吧？ assistant: 那我先来，杞人忧天。该你了 user: 天天向上非多轮对话下单一的"天天向上"是不完整的，但是放在上下文中则应该是完整的。
🚀 轻量化推理
- 模型参数仅270M，资源占用低
- 支持CPU推理，无需GPU即可部署
- 推理速度快，满足实时对话需求
- 适合边缘设备和资源受限环境
🌍 多语言支持
- 原生支持中文和英文对话检测
- 模型架构支持微调扩展到其他语言
- 跨语言泛化能力强
🛠️ 可定制化
- 提供完整的微调框架
- 支持针对特定领域和语言的定制训练
- 灵活的数据处理和训练流程
🙅♂️ 支持等待状态
- 0 (不完整)：用户话语未说完，需要等待继续输入
- 1 (完整)：用户话语表达完整，可以进行回复
- 2 (要求等待)：用户要求暂停或打断AI回复
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