論文の概要: Safeguards for Speech2Speech LLM-Assistants: A Case Study in Automotive Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.21180v1
- Date: Thu, 23 Jul 2026 11:09:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-24 18:26:25.379586
- Title: Safeguards for Speech2Speech LLM-Assistants: A Case Study in Automotive Applications
- Title（参考訳）: 音声2音声LPMアシストの安全対策 : 自動車応用の事例研究
- Authors: Gregor Endler, Sebastian Kraus, Lukas Stappen,
- Abstract要約: 本稿では,S2Sガードレールの2つの実装手法について論じる。
両戦略が産業展開に不十分であることを示す。
自動車環境におけるS2Sガードレールの課題について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.461357994692203
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent advances have introduced speech-to-speech (S2S) conversational assistants capable of producing natural-sounding interactions, including non-verbal cues like tonality and mood. In the automotive domain, this enables intuitive and humanlike in-car dialogue experiences. However, integrating these end-to-end assistants limits architectural options for programmable domain-specific safeguards. This paper discusses two implementation approaches for S2S guardrails: transcript-based and tool-based. Through an empirical evaluation, we demonstrate that both strategies are insufficient for industrial deployment in most cases due to prohibitive latency (delaying each answer by 0 to 1.4 seconds even for computationally cheap checks) and technical impediments (like potentially non-deterministic tool call behavior). Finally, we outline open challenges for S2S guardrails in the automotive context.
- Abstract（参考訳）: 近年,音声音声アシスタント(S2S)が登場し,声調や気分といった非言語的手がかりを含む自然な音声対話が実現されている。
自動車分野において、これは直感的で人間らしい車内対話体験を可能にする。
しかし、これらのエンドツーエンドアシスタントを統合することで、プログラム可能なドメイン固有の保護のためのアーキテクチャオプションが制限される。
本稿では,S2Sガードレールの2つの実装手法について述べる。
実証的な評価を通じて、両戦略が産業展開に不十分であることを示すのは、禁止レイテンシ(計算的に安価なチェックであっても各回答を0～1.4秒遅延させる)と技術的障害(非決定論的ツール呼び出し行動のような)のためである。
最後に,S2Sガードレールの自動車環境における課題について概説する。
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