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针对生成式视频谣言跨模态语义一致导致旧数据集失真的问题，该研究构建含声明、视频、音频与跨模态四类操纵的 9049 对 RAVM 数据集并提出证据图检测模型 IEEG，以 75.99% 准确率取得最优但仍显示通用大模型的脆弱性，代价是生成与评测流程复杂且数据集链接当前不可用。

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针对级联转写在低资源语言和口音下丢失声学线索且误差传播的问题，论文用冻结 MiMo-Audio-7B 加任务加共享加语言残差三段软提示做端到端二分类，在 PolySpeechTox 上报告微平均 ROC-AUC 为 98.07%，代价是只验证了单一骨干且依赖语言口音标签做训练路由。

该工作把长片搞笑片段抽取拆成镜头检测、视觉加文本的场景合并、笑声加长文本幽默判断加不当内容过滤与排序四步，用 MovieNet-SSeg 指导的三元组预训练和 10 句 ColBERT 在 OVSD 上提升 18.3% 的 AP、在 MHD 上达到 0.834 的 F1，代价是预告片快切下场景结尾准确率下降与文本分支目前只支持英文。

针对纯文本审核漏掉语气、情绪与语速等副语言毒性的问题，该研究构建带毒性来源标注的 ToxiAlert-Bench 并采用双头加多阶段训练的 ToxiAlert 模型，最强证据是在自建基准上相对最强基线 Macro-F1 相对提升 21.1%、准确率相对提升 13.0%，代价是合成数据依赖 TTS 表现力与细粒度类别仍存在明显短板。

针对短视频广告中夸大表述与跨模态错位带来的细粒度政策违规，BLM-Guard 采用规则锚定的交错模态推理冷启动加自适应评论奖励的分组优化实现可解释审核，在自建基准与消融矩阵中报告严格准确率与一致性提升，但资源本次未能确认可达且一致性依赖大模型打分。

针对同音替换、字形拆解、缩写与中英混写等伪装使纯文本失效的问题，MMBERT 把文本、合成语音与字形图像经对齐器送入共享自注意力加混合专家结构，并用三阶段渐进训练稳定优化，在 ToxiCloakCN 上报告 F1 为 95.2，代价是依赖合成多模态输入与较重的分阶段调参。

SafeLens 针对短视频中仇恨内容只在少数时刻出现而整片标签会引入时间噪声的问题，用先切分语义片段再融合语音转写、屏幕文字和画面描述并由微调策略大模型输出标签加置信度加一句话理由加伤害类别的结构化判断，演示证据显示其能在同一视频内区分出 93% 与 73% 等不同置信度的多个片段，但原文未报告可复算的检出率与对照基线所以只能作为工作流演示而非性能结论。

语音交互 | 5.0/10

音视频生成 | 7.3/10

共分析 29 篇语音/AI 论文

音频理解 | 6.5/10

音视频理解 | 7.2/10

共分析 39 篇语音/AI 论文

语音交互 | 8.1/10

音频理解 | 8.3/10

音频分类 | 6.5/10

共分析 13 篇语音/AI 论文