论文速递

本文针对无人机搜救任务中视觉系统受遮蔽、能耗高的问题，提出了一个名为“Sky-Ear”的音频驱动受害者检测与定位系统。核心方法是设计了一个基于环形麦克风阵列的两阶段处理框架：在“哨兵阶段”，系统利用单

本文旨在解决开放集说话人识别中的鲁棒性问题，即系统在仅有少量目标说话人注册样本的情况下，需同时准确识别已知说话人并可靠拒识未知说话人。作者在先前SpeakerRPL V1框架基础上提出了三项关键改进：

本文旨在解决大型音频语言模型在**细粒度音频事件时间定位**上的不足。现有模型因训练数据缺乏精确时间戳、基准测试过于简单，导致在长音频中定位短暂事件（“大海捞针”）时表现不可靠。为此，作者提出了**S

本文针对生成式AI带来的音频深度伪造威胁，提出了一种名为StreamMark的主动防御框架。该框架是一种基于深度学习的半脆弱音频水印系统，其核心创新在于重新定义了水印的目标：不是追求对所有变换的绝对鲁

本文针对人工耳蜗用户在噪声和混响环境下语音理解困难的问题，提出了一种名为TokenSE的语音增强框架。该框架的核心创新在于将语音增强任务从传统的时频域或波形域转换到神经音频编解码器的离散令牌空间中进行

本文针对现有音视频（AV）生成模型中存在的运动不真实、声音与运动事件不同步、声音强度与运动强度不匹配等问题，提出了Tora3框架。其核心创新在于**将物体轨迹视为连接视觉与听觉模态的共享运动学先验**

这篇论文旨在解决大型音频语言模型（LALM）在细粒度时间感知（如精确定位声音事件的起止时间）上的不足。作者提出了**TimePro-RL**框架，其核心是两步走策略：首先，提出**音频侧时间提示（AS

本文旨在探讨基于Transformer的架构在机器故障音频检测任务上相对于传统卷积神经网络（CNN）的潜在优势。**要解决的问题**是传统CNN在处理频谱图时固有的局部性和平移不变性等归纳偏置，可能并

这篇论文旨在解决通用语音增强（USE）中生成模型面临的“高感知质量”与“低内容幻觉”难以兼得的核心矛盾。作者提出了UniPASE框架，它扩展了其先前的低幻觉PASE模型，以处理包括噪声、混响、丢包、风

本文旨在解决语音处理中一个基础但被忽视的问题：如何系统化地识别语音音频所经过的后期处理效果及其参数。现实中，语音几乎都经过了降噪、压缩等效果处理，但现有数据集缺乏此类精确标注，阻碍了相关研究。为此，作

这篇论文旨在解决一个关键问题：当语音大模型（SLM）进入多用户共享环境时，仅基于文本内容的安全对齐策略是不足的，说话人身份、副语言特征和声学场景等音频上下文信息会根本性地改变请求的性质。为此，作者提出

这篇论文旨在解决端到端语音对话模型在智能（IQ）和表达力（EQ）上难以同时提升的核心挑战。作者发现，直接对混合文本-语音序列应用统一的偏好优化（如DPO、GRPO）会导致问题：稀疏的偏好信号被淹没在密

这篇论文的核心贡献在于系统性地揭示并量化了语音抑郁症检测模型中普遍存在的“说话人身份泄露”问题。作者指出，当前许多报告高准确率的模型，其性能可能严重依赖于对说话人身份（声纹）的记忆，而非对抑郁相关声学

这篇论文深入探讨了在端到端音频语言模型中，将视觉信息融入音频分词器时普遍存在的“理解提升但重建质量下降”的核心矛盾。作者通过系统性实验，揭示了三个关键发现：融合位置（在量化前还是量化后）至关重要；在离

这篇论文旨在解决零样本语音转换中**高保真说话人迁移**与**低延迟流式推理**难以兼得的核心挑战。作者提出了**X-VC**系统，其核心创新在于**在预训练神经编解码器（SAC）的潜在空间中进行一步

共分析 42 篇语音/AI 论文

共分析 39 篇语音/AI 论文