이 데이터셋은 대규모 오디오-텍스트 벤치마크 데이터셋입니다. 대규모 오디오 모델에 맞춰 개발된 최초의 다차원 신뢰도 평가 벤치마크인 AudioTrust는 오디오 대규모 언어 모델(ALLM)의 다차원 신뢰성 평가에 중점을 둡니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.AudioTrust: 오디오 대규모 언어 모델의 다면적 신뢰성 벤치마킹". 데이터 세트 개요:

• 일상 대화, 비상 전화, 음성 지원 등 18가지 실제 시나리오를 포괄하는 4,420개 이상의 실제 장면 오디오-텍스트 데이터가 포함되어 있습니다.
• 업무 유형: 오디오 스푸핑 방지 감지, 음성 명령 인식, 콘텐츠 진위 확인, 다중 모드 의미 정렬.
• 모달리티: 오디오(음성 지시, 기만적인 오디오), 텍스트(지시 설명, 평가 라벨).

소환

@misc{audiotrust2025, 제목={AudioTrust: 오디오 대규모 언어 모델의 다면적 신뢰성 벤치마킹} 저자={ Kai Li, Can Shen, Yile Liu, Jirui Han, Kelong Zheng, Xuechao Zou 및 Lionel Z. Wang, Xingjian Du, Shun Zhang, Hanjun Luo, Yingbin Jin, Xinxin Xing, Ziyang Ma, Yue Liu, Xiaojun Jia, Yifan Zhang, Junfeng Fang, Kun Wang, Yibo Yan 및 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 }, 연도={2025}, Howpublished={\url{https://github.com/JusperLee/AudioTrust}}, }