Nedimo：一个基于证据的多语言AI生成睡眠故事流程

生成式音频系统可以生成大量个性化睡前内容库，但普通媒体目标（留存、完成率和新奇性）与支持向睡眠过渡的目标并不一致。关于成人睡前叙事音频的直接证据并不一致，最近一项主动对照试验也不支持将此类音频作为睡眠障碍的独立治疗手段。我们将这一不确定的证据转化为保守的工程要求，并提出一个用于生成和叙述低唤醒睡眠故事的多语言流水线。已实现的原型将确定性规划与大语言模型生成分离，显式表示内容和交付参数，通过四阶段注意力渐减来塑造每个脚本，验证结构和词汇约束，执行有界且感知错误的重新尝试，并隔离未解决的输出。与提供商无关的文本转语音合成之后，进行段落感知拼接、两遍响度归一化，以及发布门禁，该门禁会针对固定的响度、响度范围和真峰值限制重新测量已保存、已编码的文件。产品数据模型记录停止位置、重播、提前放弃和完成情况，同时将这些事件视为模糊的行为代理指标，而非临床结果。我们贡献了证据到要求的映射、具有明确接受阈值的可追溯护栏架构、技术评估标准，以及用于测试入睡效应的前瞻性方案。不声称任何临床疗效；该系统被定位为一种放松和注意力支持工具，其益处和可能的依赖必须通过实证评估。

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