对话式AI建模挑战赛聚焦噪声语音环境

某中心宣布在第十届对话系统技术挑战赛中设立新赛道,重点研究噪声环境下的语音对话建模。该挑战包含对话状态追踪和知识驱动型任务对话两个方向,要求参赛者使用真实语音数据开发鲁棒性强的对话系统,旨在弥合学术研究与实际应用之间的差距。

某中心推出新型对话建模挑战赛

第十届对话系统技术挑战赛(DSTC10)新增专注于噪声语音环境的赛道,旨在提升对话AI在真实场景中的鲁棒性。

挑战赛详情

新挑战赛题为"基于语音对话的知识驱动型任务对话建模",包含两个赛道:

  • 对话状态追踪:持续估算用户在对话中的目标
  • 知识驱动型任务对话建模:通过在线信息补充API可用数据(如酒店FAQ查询停车费用)

创新亮点

与以往使用纯文本数据集的研究不同,本次挑战赛要求参赛者:

  • 可使用任意公开数据开发系统
  • 最终评估将采用真实语音数据
  • 鼓励构建适用于实际语音场景的鲁棒系统

赛事意义

“这项挑战旨在弥合学术研究与实际应用之间的差距”,某中心语音AI团队高级应用科学家表示,“我们希望推动实践性更强的对话算法发展,这是以往挑战赛未涉及的方向”。

参赛信息

  • 赛事截止日期:9月21日
  • 面向高校、企业及研究机构开放
  • 某中心已开源开发数据、评估脚本和基线系统

作为DSTC10四大主赛道之一,该挑战赛延续了某中心在对话系统领域的领先地位。去年某中心举办的赛道曾收到24个团队提交的105个参赛系统。

相关资源:开发数据集与基线系统已通过某中心科研平台公开发布

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