當語音助手要回想幾次對話之前的內容，答案未必藏在文字轉錄稿內：誰說過一句話、當時的語氣，以及背景傳來甚麼聲音，同樣可能決定答案。VoxMem 屬於語音記憶評測基準，透過多次會話測試 Large Audio Language Models（LALMs）能否保留及運用這些非文字資訊。
項目把測試拆成兩條軸線：需要找回的聲音證據包括 speech semantics、speaker identity、paralinguistic cues 和 environmental sound；記憶操作則涵蓋 information extraction（IE）、multi-session reasoning（MSR）、temporal evolution tracking（TET）及 answer refusal（AR）。這個安排比只問模型能否找回一句原話更接近長期語音助手的工作情境。
VoxMem 提供 3,196 個評測實例，涵蓋 34,743 段、共 177小時的語音會話，並固定問題及證據，只改變8K、16K、32K 和 64K tokens的上下文長度。測試者可從 GitHub 項目取得程式碼，再配合 Hugging Face上的資料集重現評測；Python 3.9 或以上是已列出的基本環境，但不同 LALM仍可能需要各自的模型存取設定。
結果指出，15個 LALMs 在 32K 上下文下沒有模型達到 40% 整體準確率；模型記住文字內容的能力明顯高於辨認說話者、語氣及環境聲音，而且歷史越長，差距越大。這令VoxMem 更適合用來找出語音記憶系統的失效位置，而非單純作為模型排名工具。
• 同時測試聲音證據與記憶操作，涵蓋15個有效組合
• 以多會話歷史取代單一錄音，檢查跨場景整合能力
• 包含證據不足時拒絕回答，能檢視模型是否過度猜測
• 非文字聲音資訊在長上下文下明顯較難保留
研究語音代理、會話記憶、音訊模型或長上下文系統的團隊，能用這套基準分辨問題究竟出在聲音理解、跨會話推理、狀態追蹤，還是拒答判斷。資料採用 CC BY-NC 4.0，程式碼則使用MIT授權，商業產品整合前仍要獨立檢查資料使用條件。