助听器

📄 HIDVAS: A Hearing Instrument Dataset in Various Acoustical Scenarios for Algorithm Evaluation and Training #语音增强 #助听器 #数据集 9/10 | 创新 1/2 | 严谨 1.5/1.5 | 实验 1.5/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1/1.5 | 开源 1/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.5/1.5 🔥 9/10 | 前25% | #语音增强 | #助听器 | #数据集 | arxiv 👥 作者与机构 作者: Arnout Roebben (共同一作), Giuliano Bernardi (共同一作), Jan Wouters, Toon van Waterschoot, Marc Moonen 机构: KU Leuven (Department of Electrical Engineering, ESAT-STADIUS; Department of Neurosciences, ExpORL) 单位邮箱: {arnout.roebben, giuliano.bernardi, jan.wouters, toon.vanwaterschoot, marc.moonen}@kuleuven.be ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-06-15 共分析 26 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 26 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音识别 4篇 ████ #语音合成 4篇 ████ #说话人识别 3篇 ███ #数据增强 2篇 ██ #音频问答 2篇 ██ #语音增强 1篇 █ #音乐信息检索 1篇 █ #强化学习 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（26 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 主任务 🥇 Listening with Attention: Entropy-Guided Explainability 9.6分 前25% #语音识别 🥈 MaskedFOP: Polyglot Speaker Identification under Missin 9.2分 前25% #说话人识别 🥉 HIDVAS: A Hearing Instrument Dataset in Various Acousti 9.0分 前25% #语音增强 4. BayLing-Duplex: Native Full-Duplex Speech Dialogue with 9.0分 前10% #语音合成 5. Moonlight in Latent Space: Chirality and Structural Cor 8.7分 前50% #音乐信息检索 6. Who Spoke When in Multi-Conversation: Target Speaker Ta 8.6分 前50% #说话人识别 7. Learning to Hear Hesitation: Continual Learning for Dis 8.3分 前25% #语音识别 8. The Holistic Storage of Verb+Up Phrases in Text-based a 8.2分 前50% #语音识别 9. OmniVideo-100K: A Dataset for Audio-Visual Reasoning th 8.2分 前50% #数据增强 10. Orchestra-o1: Omnimodal Agent Orchestration 8.1分 前50% #强化学习 11. Unsupervised Approaches for Global Prosodic Embedding E 7.8分 前25% #语音合成 12. Instantaneous Pitch Estimation via Wave-U-Net-Based Fun 7.7分 前25% #数据增强 13. A Deep Zero-Inflated Model of North Atlantic Right Whal 7.6分 前50% #概率图模型 14. FAConformer: Frequency-Aware Convolutional Transformer 7.5分 前25% #Transformer 15. From Self-Supervised Speech Models to Mixture-of-Expert 7.5分 前50% #自监督学习 16. The Perceived Fragility of Explanations in Audio Models 7.5分 前25% - 17. A Multi-Domain Feature Fusion Framework for Generalizab 7.4分 前50% #多模态模型 18. AudioDER: A Deduplication-Enhanced Reasoning Dataset fo 7.3分 前50% #音频问答 19. Beyond task performance: Decoding bioacoustic embedding 7.1分 前50% - 20. Explainable and Trustworthy Speech Emotion Recognition 7.0分 前50% #语音情感识别 21. FoleyGenEx: Unified Video-to-Audio Generation with Mult 7.0分 前50% #语音合成 22. Spatio-Temporal Audio Language Modeling for Dynamic Sou 6.9分 前25% #音频问答 23. Mask, Sample, Revise: A Revisable CTMC Inference Stack 6.8分 前25% #语音合成 24. MoDiCoL: A Modular Diagnostic Continual Learning Datase 6.5分 前50% #语音识别 25. Multimodal Speaker Identification in Classroom Environm 6.0分 前50% #说话人识别 26. Efficiency-Performance Trade-offs in Neural Speaker Dia 5.1分 后50% #说话人日志 📋 论文列表 🥇 Listening with Attention: Entropy-Guided Explainability for Transformer-Based Audio Models 9.6/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.4/1.5 | 实验 1.5/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.5/1.5 | 开源 1.0/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.2/1.5 ...

📄 Feasibility of Time-Domain DNN-Based Speech Enhancement on Embedded FPGA for Hearing Aid #语音增强 #助听器 7.2/10 | 创新 1.2/2 | 严谨 1.1/1.5 | 实验 1.4/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 0.8/1.5 | 开源 0.4/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 0.9/1.5 ✅ 7.2/10 | 前50% | #语音增强 | #助听器 | arxiv 👥 作者与机构 Feyisayo Olalere, Umut Altin, Kiki van der Heijden, Marcel van Gerven 机构：Radboud University, Donders Institute for Brain, Cognition, and Behaviour, The Netherlands；Columbia University, USA. ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-06-04 共分析 22 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 22 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音识别 3篇 ███ #音频分类 2篇 ██ #音频生成 2篇 ██ #语音增强 2篇 ██ #多模态模型 1篇 █ #语音编码 1篇 █ #空间音频 1篇 █ #音乐生成 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（22 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 主任务 🥇 Multilingual Long-Form Speech Instruction Following: KI 10.0分 前10% #语音识别 🥈 Drift-Augmented Scoring: Text-Derived Noise Robustness 10.0分 前25% #音频分类 🥉 DetectZoo: A Unified Toolkit for AI-Generated Content D 9.3分 前25% #多模态模型 4. CleanCodec: Efficient and Robust Speech Tokenization vi 8.8分 前25% #语音编码 5. Read What You Hear: Reference-Free Hypotheses Evaluatio 8.6分 前25% #语音识别 6. UAT: Unified Audio-Text Diffusion for Audio Generation, 8.5分 前25% #音频生成 7. Flow-HOA: Generative Joint Optimization for Ambisonics 7.9分 前25% #空间音频 8. Test-Time Compute Scaling for ASR with Depth-Conditione 7.8分 前25% #语音识别 9. Channel-Oriented Design for EEG-to-Music Reconstruction 7.7分 前25% #音乐生成 10. Entity Binding Failures in Speech LLM Reasoning: Diagno 7.5分 前25% #语音问答 11. Video2LoRA: Parametric Video Internalization for Vision 7.5分 前50% #参数高效微调 12. Feasibility of Time-Domain DNN-Based Speech Enhancement 7.2分 前50% #语音增强 13. Differentiable Articulatory Copy-Synthesis of Biphonic 7.1分 前50% #音频生成 14. The Differentiable Auditory Loop (DAL): An ML Framework 7.1分 前50% #语音增强 15. Masked Wavelet Scattering Transform Neural Field for So 6.7分 前50% #音频质量评估 16. SHB-AE: Spherical harmonic beamforming based Ambisonics 6.7分 前50% #音频编码 17. SURF: Separation via Unsupervised Remixing Flow 6.4分 前25% #无监督学习 18. Gauss Circle Lattices with Geometric Convolutions for S 6.0分 前50% - 19. Plan First, Judge Later, Run Better: A DMAIC-Inspired A 5.8分 前50% #工业应用 20. Representation Matters in Randomized Smoothing for Audi 5.7分 前50% #音频分类 21. Neural Radiated-Noise Fields for Unmanned Underwater Ve 5.1分 前50% - 22. A Second-Order Cepstral Signature of Contact-Vibration 4.8分 后50% #信号处理基础 📋 论文列表 🥇 Multilingual Long-Form Speech Instruction Following: KIT's Submission to IWSLT 2026 10.0/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.3/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.5/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.5/1.5 ...

📄 Beamforming Using Virtual Microphones for Hearing Aid Applications #语音增强 #波束成形 #麦克风阵列 #助听器 #低复杂度 ✅ 7.5/10 | 前50% | #语音增强 | #波束成形 | #麦克风阵列 #助听器 学术质量 6.0/7 | 选题价值 1.5/2 | 复现加成 0 | 置信度 高 👥 作者与机构 第一作者：Mojtaba Farmani（Eriksholm Research Centre, Snekkersten, Denmark; Department of Electronic Systems, Aalborg University, Aalborg, Denmark） 通讯作者：未说明 作者列表：Mojtaba Farmani（Eriksholm Research Centre & Aalborg University）、Svend Feldt（Eriksholm Research Centre）、Jesper Jensen（Eriksholm Research Centre） 💡 毒舌点评 论文的核心亮点在于将虚拟麦克风的生成从复杂的相位-幅度分离插值（如GAI）或依赖几何信息的建模，简化为一个基于WDO假设的幂函数模型（式4），理论推导优雅且计算成本极低，非常适合助听器芯片。短板在于，作为一篇声称“ superior performance ”的论文，其对比基线（GAI和扩展GAI）略显保守，未与近年来性能更强的基于神经网络的虚拟麦克风方法进行直接对比，削弱了“SOTA”宣称的说服力。 ...