このデータセットは、大規模な音声テキストベンチマークデータセットです。大規模音声モデル向けにカスタマイズされた初の多次元信頼性評価ベンチマークであるAudioTrustは、音声大規模言語モデル（ALLM）の多次元信頼性の評価に重点を置いています。関連する論文結果は以下の通りです。AudioTrust: 音声大規模言語モデルの多面的な信頼性のベンチマーク”。 データセットの概要:

• 日常会話、緊急通話、音声アシスタントなど、18 の実際のシナリオを網羅した 4,420 件以上の実際のシーンの音声テキスト データが含まれています。
• タスクの種類: オーディオのなりすまし防止検出、音声コマンドの認識、コンテンツの信頼性の検証、マルチモーダルなセマンティック アライメント。
• モダリティ: オーディオ (音声指示、偽のオーディオ)、テキスト (指示の説明、評価ラベル)。

引用

@misc{audiotrust2025、 title={AudioTrust: オーディオ大規模言語モデルの多面的な信頼性のベンチマーク}, 著者={ Kai Li、Can Shen、Yile Liu、Jirui Han、Kelong Zheng、Xuechao Zou、 ライオネル・Z・ワン、シンジアン・ドゥ、シュン・チャン、ハンジュン・ルオ、インビン・ジン、シンシン・シン、 Ziyang Ma、Yue Liu、Xiaojun Jia、Yifan Zhang、Junfeng Fang、Kun Wang、Yibo Yan、 Haoyang Li、Yiming Li、Xiaobin Zhuang、Yang Liu、Haibo Hu、Zhuo Chen、 Zhizheng Wu、Xiaolin Hu、Eng-Siong Chng、XiaoFeng Wang、Wenyuan Xu、Wei Dong、Xinfeng Li }, 年={2025}、 howpublished={\url{https://github.com/JusperLee/AudioTrust}}, }