ten-turn-detection

实时判断对话转折点,让AI插话自然不尴尬

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 43 🐛 待处理 5 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 624
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无官网,需自行部署,完全免费。

项目预览

ten-turn-detection 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队TEN-framework
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无官网,需自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型large-language-models,natural-language-understanding,real-time,turn-detection,turn-detector,turn-taking
GitHub 星标★ 624
上线时间2025-04-29 00:00:00
代码更新2026-11-04
仓库体积74 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

ten-turn-detection 是一个用于全双工对话通信的转折点检测开源模型。它解决的是在实时语音对话中,如何准确判断用户何时说完、何时应该由AI接管发言的问题,这是实现自然流畅的语音交互体验的关键技术。该模型基于Python实现,通过分析语音或文本流中的语义和韵律特征,实时预测对话中的转折点,从而支持打断、插话和快速响应。其核心能力包括高精度的端点检测、低延迟的推理速度以及对多语言对话的适应性。项目目前处于早期阶段,但已提供预训练模型和推理示例,便于开发者集成到语音助手、客服机器人等系统中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 624

使用教程

难度:进阶 约 45 分钟 部署方式:本地GPU 5 步

环境要求

  • Python 环境
  • GPU(建议)
  • 语音链路基础

安装与启动步骤

  1. 1从模型库取权重

    官方在模型托管平台放了权重,也给了在线试用页。

  2. 2装依赖

    Python 项目,按仓库说明装推理依赖。

  3. 3跑单条推理

    先拿一段对话文本试,确认输出的判定与置信度符合预期。

  4. 4接进实时链路

    实时语音场景要控住单次推理耗时,否则判定滞后就没意义。

  5. 5设阈值调体验

    判定阈值偏高会频繁抢话,偏低则反应迟钝,要按场景调。

如何确认成功

在一段真实对话里,用户停顿时能在一个可接受延迟内给出正确判定

注意事项

  • 它只判断该不该轮到你说话,不做语音识别也不生成回复。
  • 许可证带附加条件,商用前务必读一遍条款。
  • 延迟是这类模型的生命线,离线压测的数字不等于线上体验。
  • 阈值调优比换模型更能改善体感。

核心亮点

  • 专为全双工对话设计,支持打断和实时响应,比传统VAD更智能
  • 基于语义和韵律的联合建模,转折点检测准确率较高
  • 提供预训练模型和简单推理接口,易于集成到语音应用

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持尚不完善
  • 对中文等多语言支持效果待验证

适用场景

  • 实时语音助手(如智能音箱)的对话管理
  • 客服机器人的自然打断与插话
  • 全双工语音通信系统(如电话会议)

替代项目

SpeechBrain、pyannote.audio、NeMo

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