论文速递

本文针对环境声音（如声音事件、声音场景）的深度伪造检测这一新兴任务，提出了一个系统的深度学习框架。**核心贡献**在于通过大量实验，系统评估了不同频谱图（MEL, CQT, Gammatone）、多种CNN架构（ResNet, Inception等）以及预训练模型（BEATs）在该任务上的表现，并验

这篇论文旨在解决大型音频语言模型（LALM）中普遍存在的“幻觉”问题（即生成与音频证据不符的内容）缺乏系统性评估工具的难题。为此，作者构建并发布了**HalluAudio**，这是首个大规模、多领域（语音、环境声、音乐）、多任务（二分类、多选、属性验证、开放生成）的人工验证音频幻觉检测基准，包含超过

MoVE: Translating Laughter and Tears via Mixture of Vocalization Experts in Speech-to-Speech Translation

这篇论文旨在解决当前全双工语音语言模型（FD-SLMs）评测体系的一个关键缺陷：缺乏对多轮、连续对话能力的系统性评估。现有基准多关注单轮交互或特定对话特性（如打断），忽略了模型在多轮语境下维持指令遵循、安全等核心能力的一致性。为此，作者提出了**MTR-DuplexBench**，一个全新的多轮全双

这篇论文旨在解决语音合成（TTS）领域中一个关键但被忽视的问题：如何标准化评估系统生成非语言声音（NVV，如笑声、叹息）的能力。作者提出了**NVBench**，一个包含**45类NVV统一分类体系**的双语（英/中）基准。其核心方法包括：1）构建了一个每类50例、总计4500例的高质量平衡评估数据

这篇技术报告全面介绍了Qwen3.5-Omni，一个能够统一理解与生成文本、图像、音频和音视频内容的全模态大语言模型。**要解决的问题**是现有模型在实时交互、跨模态推理和自主智能体行为方面的局限性。**采用的方法**是基于“思考者-说话者”架构，引入了多项关键创新：1）思考者和说话者均采用混合注意

本文旨在解决训练单一自动语音识别（ASR）模型同时高效支持高精度离线转写和低延迟流式识别这一挑战。现有统一模型在低延迟流式模式下性能下降明显。作者提出了一个统一的RNN-Transducer (RNNT) 框架，其核心是结合了**带右上下文的chunk限制注意力**和**动态chunk卷积（DCCo

本文旨在解决古兰经语音研究领域缺乏大规模、多样化、细粒度标注数据集的问题。为此，作者提出了**Tadabur**数据集及其自动化构建流水线。该流水线首先从公共平台收集音频，并利用大语言模型（Gemini）从非结构化文本中提取标准化元数据（如章节、朗诵者）。核心步骤是**Ayah Alignment

本文针对文本转语音（TTS）任务，提出了一种名为“细节链”（Chain-of-Details, CoD）的新框架。**要解决的问题**是现有TTS方法在建模语音生成的时域动态（从粗略时序到精细声学细节的渐进过程）方面存在不足。**使用的方法**是将语音生成分解为多个时间分辨率递增的阶段，在每个阶段使

这篇论文旨在解决生成式目标说话人提取（TSE）模型在流式实时应用中因依赖全局上下文而导致性能严重下降的核心问题。作者首次提出了一个基于自回归语言模型（LauraGPT）的流式TSE框架。其核心创新是“分块交织拼接范式”，通过将混合音频块与对应的目标语音离散编码块交错排列作为模型输入，严格保证了推理的

**核心贡献**：本文提出了首个专为全双工语音交互设计的统一音频前端大模型（UAF）。它打破了传统级联式前端处理的范式，将语音活动检测（VAD）、说话人识别（SR）、自动语音识别（ASR）、轮次检测（TD）和问答（QA）等多个任务，统一建模为一个自回归序列预测问题。 **关键方法**：模型采用“音

这篇论文旨在解决现有印度语言语音识别（Indic ASR）基准不反映真实场景、评估方法不公平的核心问题。为此，作者构建了“Voice of India”大规模基准，其数据源自3.6万名说话者的非脚本化电话对话，覆盖15种主要印度语言和139个地区集群，总计536小时。关键创新在于采用了考虑拼写变体的

共分析 21 篇语音/AI 论文

本文提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FrFT）和长短期记忆网络（LSTM）的新型AI音乐生成系统。**核心目标**是利用FrFT在分数阶域（时频平面的旋转表示）中提取比传统时域或频域更丰富的音乐信号特征，以解决传统LSTM在捕捉音乐复杂时频结构上的不足。**关键方法**是将输入音乐信号进行FrFT变

本文旨在解决传统房间声学建模中多种方法（如边界元法、延迟网络、几何声学）彼此独立、缺乏统一理论基础的问题。作者提出了一种名为**边界积分算子状态空间（BIOSS）** 的新框架。该框架的核心是将描述声场的边界积分方程重新表述为一个状态空间模型，其中**状态是房间边界上的声压分布函数**，系统动态由*

这篇论文旨在解决大语言模型在歌词到旋律生成任务中，通过监督微调（SFT）训练出的模型常产生音乐上不可行（如节奏怪异、音域超限）的“约束违反”问题。**核心贡献**是提出了一套无需人工标注、基于规则约束的自动化对齐框架。**关键方法**分为三步：首先对预训练LLM进行SFT以获得基础生成能力；其次，利

这篇论文针对语音数据隐私保护中“隐私泄露”与“数据效用损失”的核心矛盾，提出了一个新颖的两阶段框架。首先，为解决语音匿名化（保护“谁在说”）中身份多样性不足和可控性差的问题，提出了基于流匹配的说话人嵌入匿名器（F3-VA），它能生成多样且与原始说话人充分分离的新身份。其次，为解决内容匿名化（保护“说

这篇论文旨在解决AI生成音乐检测中普遍存在的泛化能力差的问题。当前主流方法（如CLAM、SpecTTTra）通过学习AI音乐的声音特征，在面对未见过的生成器时性能急剧下降。作者提出了一个核心假设：当前主流AI音乐生成器（如Suno, Udio）都依赖神经音频编解码器（如EnCodec）的残差矢量量化

本文旨在解决大型音频语言模型（LALMs）在复杂音频推理任务中能力不足、推理过程不透明的问题。**核心贡献**是提出了一个名为 **Audio-Cogito** 的完全开源解决方案，其核心是一个四阶段的自动化数据构建管道 **Cogito-Pipe**，用于生成高质量、多样化的音频推理链（CoT）数

这篇论文旨在解决大型音频语言模型（LALMs）缺乏显式、高质量推理能力的问题。现有方法要么受限于监督数据的质量，要么使用粗糙的奖励，导致生成的思维链形式良好但缺乏声学依据。作者提出了**Audio-DeepThinker**框架，其核心贡献有三：1）设计了一种**混合推理相似度奖励**，结合LLM评