01 / 模型卡片
模型卡片
LiveKit 开源的轮次检测模型，专为实时语音对话场景设计，核心任务是判断用户何时讲完话（EOU），解决大模型语音助手“抢麦”或“等太久”的交互痛点。模型输入为文本（通常是 ASR 实时流式识别结果），输出是否为完整轮次的分类标签，体量轻量，延迟极低，适合在边缘或服务端流式推理。适配 Transformers 库，配合 LiveKit Agents 框架可零代码接入，也可单独作为组件集成到自研 RTC 管线。训练数据侧重口语特征（停顿、语气词、句法不完整），中文场景下对“不对、重说”、“那个……那个……”等真实打断表现鲁棒。部署需关注其 `other` 许可证条款，商用前建议确认合规性。上手难度低，熟悉 Hugging Face `pipeline` 或 ONNX Runtime 即可在 10 分钟内跟通推理流。
模型类型text classification
提供方livekit
许可状态other
02 / 文件与版本
模型文件与版本
03 / 模型下载
下载模型
推荐使用 ModelScope 命令行或 SDK 下载。下载前请先安装 ModelScope，并根据需要选择完整模型、单个文件、SDK 或 Git LFS 方式。
当前条目来源为 Hugging Face；以下命令使用同名 ModelScope 仓库格式，请先确认该仓库在 ModelScope 中可用。 模型仓库:
livekit/turn-detector安装 ModelScope
下载前先安装命令行和 SDK 依赖。
pip install modelscope命令行下载完整模型库
下载完整模型权重、配置和模型卡片。
modelscope download --model livekit/turn-detector下载单个文件到指定目录
这里以 README.md 为例，也可以替换为仓库内的其他文件。
modelscope download --model livekit/turn-detector README.md --local_dir ./dirSDK 下载
适合在 Python 项目或自动化脚本中使用。
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('livekit/turn-detector')Git 下载
请确保 Git LFS 已正确安装。
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/livekit/turn-detector.git跳过 LFS 大文件下载
先获取仓库结构，之后再按需拉取大文件。
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/livekit/turn-detector.git04 / 使用方法
如何使用
- 01步骤 1
阅读模型卡片和来源信息。
- 02步骤 2
从小型、非敏感任务开始评估。
- 03步骤 3
核对输出质量、许可和使用限制。
- 04步骤 4
验证通过后再纳入工作流。
05 / 讨论
讨论与反馈
这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。
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