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turn-detection

• 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