会议转录

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该研究以三人协作生存排序任务比较远程、共处与混合三种会议形式，发现远程和混合会议中填充停顿率显著高于共处会议、远程会议中无声停顿率也更高，而平均时长无差异，提示非共处设置增加了交际努力，但混合会议内远程与共处者之间无差异。

针对远场多通道会议中混响噪声与重叠语音的日志难题，该工作把神经 FCASA 的高斯源方差模型推广为瘦峰广义高斯与学生 t 分布的重尾模型并统一为高斯尺度混合训练目标，在 AMI、AliMeeting 和 CHiME-6 上报告了日志错误率与 Jaccard 错误率下降，但部分形状参数会退化且跨语料直接迁移仍明显变差。

针对多人多会话同时进行的真实鸡尾酒会转写与会话聚类问题，论文采用先用 CTRnet 消除近讲串扰再用其输出做伪标签微调 AV-TFGridNet 视听目标说话人提取的两阶段路线，在开发集上用 AV-HuBERT 转写达到 33.78% 联合错误率，代价是仍依赖说话人活动时间戳弱监督与未做提取后 ASR 适配时约 48% 说话人词错误率。

共分析 27 篇语音/AI 论文

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针对长会议中声学线索缺失与上下文碎片化问题，论文把会议建成多维异构图并用计划执行反思智能体检索生成，在 LongAudioQA 三套数据上以语义准确率为证据取得领先，但迭代规划带来更高推理开销且依赖上游识别与说话人分离质量。

针对多人重叠会议中内容、说话人与时间边界相互纠缠的问题，TagSpeech 用解耦的语义与说话人双流加交错数字时间锚统一解码，在 AMI 与 AliMeeting 上以只训练投影层的低成本取得 diarization 误差的明显下降，但重叠区外的时间边界精度仍不及专用级联系统。

针对多人对话中谁在何时说话与内容难以联合对齐的问题，TellWhisper 在语音编码器内用时间说话人旋转位置编码联合建模时间与说话人活动，并用双曲空间说话人日志估计帧级活动，在真实会议数据上取得内容加说话人加时间的一致改进，但支持说话人数限于 1 至 4 人且编码器与双曲分类器仍处在不同几何空间。

针对级联式说话人日志与识别中误差传递与重叠语音难处理的问题，SpeakerLM 用音频编码器加投影器接入大语言模型的端到端多模态方案，在约 7638.95 小时数据下主指标超越最强级联基线，但小数据与仿真失配时仍明显落后。

语音识别 | 7.5/10

共分析 18 篇语音/AI 论文

音频理解 | 7.8/10

共分析 26 篇语音/AI 论文

语音识别 | 7.1/10

共分析 46 篇语音/AI 论文

音视频语音识别 | 6.6/10

共分析 40 篇语音/AI 论文

语音识别 | 4.8/10