URO-Bench

URO-Bench – AI基准测试工具，专为端到端语音对话模型设计

URO-Bench 是一款专为端到端语音对话模型（SDMs）设计的综合性基准测试工具，能够在多个维度上评估语音对话模型的性能，包括多语言支持、多轮对话和副语言信息等。该基准测试分为基础赛道和高级赛道，基础赛道包含16个数据集，涵盖开放性问答、事实问答等基本任务；高级赛道则包含20个数据集，涉及更复杂的任务，如代码切换问答和语音情感生成。

URO-Bench是什么

URO-Bench 是一款面向端到端语音对话模型的全面评估工具，旨在对不同语音对话系统进行深入测试。它支持多种语言和多轮对话任务，能够综合评估模型在实际语音交互场景中的表现。基准测试分为基础赛道和高级赛道，基础赛道包括16个数据集，涉及开放性问答和事实问答等任务；而高级赛道则有20个数据集，涵盖代码切换问答和语音情感生成等复杂任务。

URO-Bench的主要功能

• 多语言能力：支持多种语言，包括英语和中文，适用于跨语言对话任务。
• 多轮对话评测：评估模型在多轮对话中的应对能力，确保交互的连贯性。
• 副语言信息分析：包括语音情感理解及语音风格生成，模拟真实的语音交互情景。
• 基础赛道：包含16个数据集，涵盖开放性问答、道德总结和数学题等多种任务类型。
• 高级赛道：包含20个数据集，涉及更复杂的任务，如代码切换问答和音频理解。
• 简便的评估流程：用户只需通过简单的代码修改和配置，即可快速获取模型在所有测试集上的评估结果，提供示例和脚本以降低使用门槛。
• 多维度评估指标：通过多种评估指标（如UTMOS、ASR-WER和情感理解准确率）全面评估模型在语音理解和对话能力上的表现。
• 广泛适用性：支持多种端到端语音对话模型，用户可轻松接入自己的模型进行评估。
• 参考模型提供：提供一些预训练模型的评估结果（如Whisper + GPT-4o、GLM-4-Voice）供用户参考。

URO-Bench的技术原理

• 语音合成（TTS）：利用先进的语音合成系统（如F5-TTS、CosyVoice）将文本转化为语音。
• 语音识别（ASR）：采用Whisper-large-v3等语音识别系统将语音转录为文本，以供评估。
• 情感识别：使用emotion2vec等模型分析语音中的情感信息。
• 多语言处理：支持多种语言的输入与输出，评估模型的跨语言能力。

URO-Bench的项目地址

• Github仓库：https://github.com/Ruiqi-Yan/URO-Bench
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/Honggao/URO-Bench
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.17810

URO-Bench的应用场景

• 智能家居控制：用户可以通过语音命令控制家庭智能设备，如灯光和温度调节等。URO-Bench 可以评估语音助手在理解用户指令和生成自然反馈方面的能力。
• 个人助理：语音助手能够帮助用户安排日程、提醒重要和查询信息等，URO-Bench 则可测试其在多轮对话中的连贯性与准确性。
• 语言学习：语音对话模型可以作为语言学习的辅助工具，帮助用户练习口语和听力。URO-Bench 可以评估模型在多语言对话及情感表达方面的表现，提供更自然的学习体验。
• 医疗咨询：语音对话模型可为用户提供初步的医疗咨询，解答常见健康问题。URO-Bench 可以评估其在理解和生成专业医疗信息方面的表现。
• 语音游戏：语音对话模型可用于开发语音互动游戏，增强沉浸式体验。URO-Bench 可以评估模型在多轮对话和情感生成方面的表现，为游戏开发者提供参考。