University of Michigan 发布 SDN 数据集, 应用在 对话行为预测、自主导航 领域

University of Michigan 本次发布的数据集 SDN, 该数据集包含了183个试验，总计8415条语音数据，大约18.7小时的控制流音频以及2.9小时的剪辑音频。这一数据集旨在评估智能体从人类那里预测对话行为，以及生成自身对话行为和物理导航动作的能力。此外，SDN基准测试旨在支持对自主驾驶智能体的情境交流进行实证研究，并能适应不可预期的事件。该任务主要聚焦于对话行为预测以及物理导航动作生成。

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README 内容： 

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