基於大語言模型實現文本端點檢測

本文介紹了使用大語言模型進行文本端點檢測的方法，以改進語音對話中的語音活動檢測（VAD）。通過訓練一個微調後的模型來預測句子是否完整，可以更準確地判斷用戶的意圖。具體步驟包括： 1. **原理與數據準備**：利用大語言模型的文本生成功能，基於預定義的數據集和特定格式進行微調。 2. **微調模型**：使用LLaMA-Factory工具進行訓練，並選擇合適的提示模板及優化後的數據格式。 3. **