arXiv cs.AI· Daijin Hu, Xi Wang·· 3 天前AI 评分22
RASSG：面向流式工具执行的修复感知语义存活门控
RASSG: Repair-Aware Semantic Survival Gating for Streaming Tool Execution
AI 导读
针对流式语音助手在用户自我纠正后仍执行过期工具调用的问题，研究者提出 Repair-Aware Semantic Survival Gating（RASSG），在连续三次语音识别结果参数一致时启动工具，并结合参数失效风险与执行成本在不可逆前决定取消。
正文 · AI 翻译
摘要：流式语音助手可以在用户说完之前启动工具，将执行与传入语音重叠，以减少用户等待时间。然而，随后的自我纠正可能使看似稳定的参数失效，导致陈旧执行，其不可逆影响即使在最终调用被纠正后仍然存在。我们提出修复感知语义存活门控（RASSG），以在流式语音期间联合控制工具启动与取消。RASSG 在连续三次语音识别结果以相同的非空参数到达时启动工具，然后结合校准后的参数失效风险与执行成本，在影响变得不可逆之前的最后可行时机决定取消。在 ReCAST、FDB-v3 和 Audio2Tool 上的评估使用受控执行时钟，工具运行时间和取消参数固定。在 ReCAST 的前瞻性修复子集上，RASSG 将陈旧执行率从 LocalAgreement-2 的 50.00% 降至 3.15%，成功轨迹的平均延迟为 3.676 秒。在两个公开语音数据集上，陈旧执行的减少也优于每个早期执行基线。具有相同初始启动的消融实验支持主动取消，显示了在持续调用影响变得不可逆之前对其进行控制的价值。代码和数据可在 此 https URL 获取。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.14659 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.14659v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.14659 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
提交历史
来自：Daijin Hu [查看电子邮件]
[v1]
2026年10月10日星期六 07:17:54 UTC（388 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org