URO-Bench – AI基准测试工具，专为端到端语音对话模型设计-爱论文

URO-Bench是什么

URO-Bench 是面向端到端语音对话模型（SDMs）的全面基准测试工具。涵盖了多语言、多轮对话、副语言信息等**度任务，全面评估语音对话模型的性能。基准包含基础赛道和高级赛道，基础赛道有16个数据集，涉及开放性问答、事实问答等；高级赛道则包含20个数据集，涵盖代码切换问答、语音情感生成、多语言问答等更复杂的任务。

URO-Bench的主要功能

多语言支持：涵盖多种语言，包括英语和中文，支持跨语言对话任务。多轮对话评估：包含多轮对话任务，评估模型在连续对话中的表现能力。副语言信息评估：涉及语音情感理解、语音风格生成等副语言信息相关任务，更贴近真实语音交互场景。基础赛道（Basic Track）：包含16个数据集，涵盖开放性问答、道德总结、事实问答、数学应用题等多种任务类型。高级赛道（Pro Track）：包含20个数据集，涉及代码切换问答、语音情感生成、多语言问答、音频理解等更高级的任务。四步评估流程：用户只需通过修改推理代码、配置脚本、运行自动评估管道等简单步骤，可快速获得模型在所有测试集上的结果。提供示例代码和脚本，方便用户快速上手，降低使用门槛。多指标评估：通过多种指标（如 UTMOS、ASR-WER、情感理解准确率等）全面评估模型在语音理解、推理和口语对话方面的能力。通用性：支持多种端到端语音对话模型，用户可以将自己的模型接入 URO-Bench 进行评估。参考模型：提供了一些预训练模型（如 Whisper + GPT-4o、GLM-4-Voice 等）的评估结果作为参考。

URO-Bench的技术原理

语音合成（TTS）：使用先进的TTS系统（如F5-TTS、CosyVoice）将文本数据转换为语音数据。语音识别（ASR）：使用Whisper-large-v3等ASR系统将语音数据转录为文本，用于评估。情感识别：使用emotion2vec等模型评估语音中的情感信息。多语言处理：支持多种语言的输入和输出，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-BenchHuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/Honggao/URO-BencharXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.17810

URO-Bench的应用场景

智能家居控制：用户可以通过语音指令控制家中的智能设备，如灯光、温度调节、电器开关等。URO-Bench 可以评估语音助手在理解用户指令和生成自然语音反馈方面的表现。个人助理：语音助手可以帮助用户安排日程、提醒重要事件、查询信息等。URO-Bench 可以测试语音助手在多轮对话中的连贯性和准确性。语言学习：语音对话模型可以作为语言学习工具，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和情感表达方面的表现，为语言学习者提供更自然的交互体验。医疗咨询：语音对话模型可以为用户提供初步的医疗咨询，解答常见健康问题。URO-Bench 可以评估模型在理解和生成专业医疗信息方面的表现。语音游戏：语音对话模型可以用于开发语音交互游戏，提供更沉浸式的体验。URO-Bench 可以评估模型在多轮对话和情感生成方面的表现，为游戏开发提供参考。