可控生成

📄 SongEcho: Towards Cover Song Generation via Instance-Adaptive Element-wise Linear Modulation #音乐生成 #扩散模型 #数据集 #歌唱语音合成 #可控生成 🔥 8.5/10 | 前25% | #音乐生成 | #扩散模型 | #数据集 #歌唱语音合成 学术质量 6.2/7 | 选题价值 1.5/2 | 复现加成 0.8 | 置信度 高 👥 作者与机构 第一作者：Sifei Li（中国科学院自动化研究所MAIS、中国科学院大学人工智能学院） 通讯作者：Weiming Dong（中国科学院自动化研究所MAIS、中国科学院大学人工智能学院） 作者列表： Sifei Li（中国科学院自动化研究所MAIS、中国科学院大学人工智能学院） Yang Li（中国科学院自动化研究所MAIS、中国科学院大学人工智能学院） Zizhou Wang（中国科学院自动化研究所） Yuxin Zhang（中国科学院自动化研究所MAIS、中国科学院大学人工智能学院） Fuzhang Wu（中国科学院软件研究所ISRC） Oliver Deussen（康斯坦茨大学） Tong-Yee Lee（成功大学） Weiming Dong（中国科学院自动化研究所MAIS、中国科学院大学人工智能学院） 💡 毒舌点评 这篇论文精准地瞄准了“旋律保持”这一翻唱核心需求，并通过改进条件注入机制（IA-EiLM）和构建高质量数据集（Suno70k）给出了一个参数高效、效果显著的解决方案，理论与实验结合得相当扎实。不过，模型依然受限于底层基础模型（ACE-Step）对音色等细粒度控制的不足，且所用的AI生成数据集Suno70k在风格多样性、情感表达深度上可能与真实人类创作的音乐存在“域差距”，这或许会影响模型泛化到更复杂、更具表现力的真实翻唱场景。 🔗 开源详情 代码：提供代码仓库链接：https://github.com/lsfhuihuiff/SongEcho_ICLR2026。 ���型权重：论文中提到“Code, dataset, and demos are available at…”，但未明确说明是否开源经过训练的完整SongEcho模型权重。基于常见实践，可能开源了新增的IA-EiLM模块和旋律编码器权重。 数据集：Suno70k 数据集已公开，链接为 https://huggingface.co/datasets/nyuuzyou/suno。 Demo：提供在线演示页面：https://vvanonymousvv.github.io/SongEcho_updated/。 复现材料：提供了详细的训练细节（第5.1节）、评估协议（第5.2节）、基线复现细节（附录C.1）和超参数设置，复现指导充分。 论文中引用的开源项目： 骨干模型：ACE-Step (Gong et al., 2025) 评估工具：mir_eval (Raffel et al., 2014), stable-audio-metrics, SongEval (Yao et al., 2025) 特征提取工具：RVMPE (Wei et al., 2023) 用于音高提取, Qwen2-audio (Chu et al., 2024) 用于标签生成, Whisper (Radford et al., 2023) + All-in-One (Kim & Nam, 2023) 用于歌词转录 基线方法：ControlNet (Zhang et al., 2023a), LoRA (Hu et al., 2022), MuseControlLite (Tsai et al., 2025) 论文中未提及开源计划：未明确提及开源训练好的完整模型权重和大规模的预训练骨干（ACE-Step）权重（ACE-Step本身可能是开源的）。 📌 核心摘要 要解决什么问题：在给定一段人声旋律和文本提示的条件下，生成同时包含新的人声演唱和和谐伴奏的完整歌曲（即翻唱歌曲），这要求模型在保持原旋律轮廓的同时进行风格重新诠释。 方法核心是什么：提出SongEcho框架，核心是实例自适应元素级线性调制。它扩展了FiLM为元素级线性调制，以实现对隐藏状态在时序上的精确对齐调制；同时引入实例自适应条件精炼模块，使旋律条件能根据生成模型当前的隐藏状态进行动态调整，而非静态注入。 与已有方法相比新在哪里：相比于使用交叉注意力（如MuseControlLite）或元素级相加（如ControlNet）的方法，EiLM提供了更灵活、时序对齐更直接的调制能力。IACR解决了传统条件编码与生成模型内部状态不兼容的问题，使条件融合更和谐。此外，论文开源了一个高质量的、带有丰富标注的AI歌曲数据集Suno70k。 主要实验结果如何：在Suno70k测试集上，SongEcho的RPA（0.708）、RCA（0.734） 和CLAP（0.324） 等指标均显著优于基线方法，FD（42.06） 和KL（0.112） 等音质指标也远优于其他方法，且可训练参数量（49.1M）仅为ACE-Step+ControlNet（1.6B）的3.07%。主观听测（MOS）在旋律保真度、文本一致性、音频质量和整体偏好上均获最高分。 实际意义是什么：推动了可控、高质量歌曲生成技术的发展，为音乐创作提供了新的AI辅助工具。所构建的开源数据集有助于解决歌曲AI研究中的数据稀缺和版权问题。 主要局限性是什么：（1）音色控制能力有限，仅支持基于性别调整，无法进行更细粒度的音色模仿或合成。（2）生成的翻唱是全局风格迁移，未模拟人类音乐家在翻唱时可能进行的局部创造性改编（如颤音、滑音、音符时值变化）。（3）训练依赖于AI生成的音乐数据集，可能存在与真实人类音乐在情感、表达力上的差异。 🏗️ 模型架构 SongEcho整体架构基于一个预训练的文本到歌曲模型（ACE-Step），它是一个线性扩散Transformer（DiT）。核心是在每个Transformer块中插入一个IA-EiLM模块，该模块位于自注意力层之后、前馈网络层之前，用于注入旋律控制信号。 ...

📄 Steering Autoregressive Music Generation with Recursive Feature Machines #音乐生成 #自回归模型 #激活干预 #音频大模型 #可控生成 🔥 8.5/10 | 前25% | #音乐生成 | #自回归模型 #激活干预 | #自回归模型 #激活干预 学术质量 6.0/7 | 选题价值 1.8/2 | 复现加成 0.8 | 置信度 高 👥 作者与机构 第一作者：Daniel Zhao（University of California, San Diego） 通讯作者：未说明（从作者列表和邮箱格式推断，第一作者Daniel Zhao可能是主要联系人，但未明确标注） 作者列表：Daniel Zhao（University of California, San Diego）、Daniel Beaglehole（University of California, San Diego）、Taylor Berg-Kirkpatrick（University of California, San Diego）、Julian McAuley（University of California, San Diego）、Zachary Novack（University of California, San Diego） 💡 毒舌点评 这篇论文的亮点在于它成功地将RFM这一“老”概念嫁接到了音乐生成这个热门但控制困难的任务上，并通过精巧的层/时间调度设计实现了相当不错的控制效果，免去了训练或微调基础模型的巨大开销。不过，其控制能力严重依赖于在高度理想化的合成音乐数据集（SYNTHEORY）上训练的探针，当面对真实世界复杂多变的音乐纹理时，这些探针发现的“方向”是否依然稳健有效，论文并未给出足够有说服力的证据。 ...

📄 Latent Fourier Transform #音乐生成 #扩散模型 #傅里叶变换 #表示学习 #可控生成 ✅ 7.5/10 | 前25% | #音乐生成 | #扩散模型 | #傅里叶变换 #表示学习 学术质量 6.0/7 | 选题价值 1.5/2 | 复现加成 0.5 | 置信度 高 👥 作者与机构 第一作者：Mason Long Wang (CSAIL, Massachusetts Institute of Technology) 通讯作者：未说明（论文未明确标注通讯作者，通常根据机构排序，第二作者Cheng-Zhi Anna Huang同属MIT CSAIL） 作者列表：Mason Long Wang (CSAIL, Massachusetts Institute of Technology)， Cheng-Zhi Anna Huang (CSAIL, Massachusetts Institute of Technology) 💡 毒舌点评 这篇论文的亮点在于巧妙地将傅里叶变换这个经典工具从音频信号“下沉”到生成模型的潜在表示空间，为音乐生成提供了一个直观且连续的“时间尺度”控制旋钮，概念优雅且实验全面。短板在于，其控制维度的普适性有待验证——能否从“音乐结构”的时间尺度控制，泛化到如语音、环境声等其他音频模态的类似控制，文中并未探讨，这使得方法的影响力目前主要局限在音乐生成领域。 🔗 开源详情 代码：是。论文明确提供了代码仓库链接：https://github.com/maswang32/latentfouriertransform/。 模型权重：未提及。论文中未明确说明是否公开预训练模型权重。 数据集：未提及。论文使用的MTG-Jamendo和GTZAN是公开数据集，但论文未提供处理后的版本或具体下载脚本。 Demo：论文中提到提供在线演示示例（https://masonlwang.com/latentfouriertransform/）。 复现材料：非常充分。论文附录详细说明了模型架构（MLP、U-Net、DAC编码器；U-Net解码器）、所有训练超参数、数据集处理方式、评估指标计算细节等。 论文中引用的开源项目：提到了DAC（Descript Audio Codec）作为编码器前端之一；BigVGAN作为声码器；librosa、Essentia用于特征提取；VampNet作为基线模型。 📌 核心摘要 问题：现有的可控音乐生成模型难以精确地基于音乐模式发生的“时间尺度”（如快节奏鼓点vs.慢速和弦进行）进行条件控制或融合，现有控制手段（文本、音高、响度）无法直接暴露这一维度。 方法核心：提出潜在傅里叶变换（LATENTFT） 框架。核心是在扩散自编码器的潜在表示时间序列上应用离散傅里叶变换（DFT），得到“潜在频谱”。训练时，对该频谱进行随机的频率遮蔽；推理时，用户通过指定潜在频率范围（如0-1Hz保留和弦）来控制生成。 新在哪里：不同于直接操作音频波形频谱（均衡器）或后期分析潜在表示，LATENTFT通过训练时的潜在频率遮蔽，使潜在表示天然地按时间尺度解耦，从而支持在推理时对特定时间尺度的特征进行保留、生成变体或混合两首歌曲。 主要实验结果： 在MTG-Jamendo数据集上的条件生成任务中，LATENTFT在响度相关性（0.878）、节奏保持（0.922）、音色失真（1.390）和和声距离（0.107）等指标上均显著优于所有基线（如ILVR、Guidance、DAC后处理等）。 在混合任务中，LATENTFT在音频质量（FAD 1.364）和用户主观评价（图3）上也优于基线。 听觉研究（29名音乐家参与）表明，在混合任务的音频质量和融合能力两个维度上，LATENTFT获得的偏好票数均领先于其他系统。 可解释性实验（图5）显示，不同音乐属性（体裁、和弦、节奏、音高）在潜在频谱的不同频率区域被保留，证实了潜在频率轴的意义。 实际意义：为音乐生成和制作提供了一种新的、基于时间尺度的交互式控制工具，类似于为潜在空间配备了一个“均衡器”，可用于创作音乐变体、混合不同歌曲片段。 主要局限性：目前框架主要在音乐生成任务上验证；其潜在表示的可解释性虽被展示，但如何与语义控制（如风格、情绪）进一步结合是未来方向；实时交互性未实现。 🏗️ 模型架构 LATENTFT是一个端到端的编码器-解码器框架，核心是在训练时引入对潜在表示的频率域操作。整体流程如下： ...

📄 Diverse and Few-Step Audio Captioning via Flow Matching #音频字幕生成 #流匹配 #音频生成 #高效生成 #可控生成 ✅ 6.5/10 | 前50% | #音频字幕生成 | #流匹配 | #音频生成 #高效生成 学术质量 5.5/7 | 选题价值 1.5/2 | 复现加成 -0.5 | 置信度 中 👥 作者与机构 第一作者：未说明（论文仅列出作者姓名，未明确标注第一作者） 通讯作者：未说明 作者列表：Naoaki Fujita（Panasonic Holdings Corporation, Osaka, Japan）、Hiroki Nakamura（Panasonic Holdings Corporation, Osaka, Japan）、Kosuke Itakura（Panasonic Holdings Corporation, Osaka, Japan） 💡 毒舌点评 亮点：首次将流匹配（Flow Matching）引入自动音频字幕生成，实验证明其在大幅减少采样步数（最高25倍）的同时，能保持甚至超越扩散基线的准确性和多样性，效率提升显著。 短板：研究局限于替换生成过程的“最后一公里”，模型架构（BART解码器、BEATs编码器）直接沿用前人工作；更关键的是，论文未开源代码与模型，且未提供训练硬件与时间，严重削弱了其实用价值和可复现性。 🔗 开源详情 代码：论文中未提及代码链接。 模型权重：未提及。 数据集：使用的是公开数据集Clotho和AudioCaps，但论文未说明其具体获取或预处理方式。 Demo：未提及。 复现材料：提供了算法伪代码（Algorithm 1, 2）和主要训练超参数（优化器、学习率、batch size等）。但缺失模型架构细节（如层数、维度）、硬件信息、完整配置文件。 论文中引用的开源项目：使用了预训练的 BEATs [22] 音频编码器和 BART [12] 语言解码器。评估工具使用了 aac-metrics 库。 总结：论文中未提及开源计划。 📌 核心摘要 要解决的问题：现有的基于扩散模型的多样化音频字幕生成方法，因需要数百步迭代去噪而导致推理计算成本高、速度慢，难以满足实时或大规模处理需求。减少步数则会显著损害生成质量。 方法核心：提出首个基于流匹配的音频字幕生成框架（FAC），直接预测从噪声到字幕表示的确定性、线性传输路径，从而用少量采样步数完成生成。 与已有方法相比新在哪里：完全用流匹配替代了扩散过程。与基于迭代去噪的扩散模型不同，流匹配学习的是近乎直线的概率路径，使得生成过程更高效、稳定。 主要实验结果：在Clotho和AudioCaps数据集上，FAC在30步甚至10步采样下的准确性和多样性指标，与扩散基线（250步）相当或更优。例如，在Clotho上，10步FAC的SPIDEr（0.257）优于250步基线（0.247）。推理时间从每样本2.28秒（250步）降至0.19秒（10步），提速约12倍。通过调节训练时的噪声尺度σ，可以在不增加推理成本的情况下控制生成多样性。 实际意义：为高效、可控的多样化音频字幕生成提供了新方案，降低了流式或实时应用中的延迟和计算开销。 主要局限性：未开源代码和模型；未报告训练硬件与时间；作为首个应用，流匹配在音频字幕任务上的潜力和边界有待进一步探索；实验主要聚焦于生成过程，未改进音频编码器和语言解码器本身。 🏗️ 模型架构 FAC的整体架构遵循DAC-RLD流水线，如图1所示。其核心是用一个流匹配模块替代了原有的扩散去噪模块。 ...

📄 ViTex: Visual Texture Control for Multi-Track Symbolic Music Generation via Discrete Diffusion Models #音乐生成 #扩散模型 #可控生成 #多轨道 #数据集 ✅ 7.0/10 | 前50% | #音乐生成 | #扩散模型 | #可控生成 #多轨道 学术质量 5.5/7 | 选题价值 1.0/2 | 复现加成 0.5 | 置信度 高 👥 作者与机构 第一作者：Xiaoyu Yi（北京大学信息科学与技术学院，MBZUAI 音乐实验室） 通讯作者：未明确说明（论文中未使用“通讯作者”标识） 作者列表：Xiaoyu Yi（北京大学信息科学与技术学院，MBZUAI 音乐实验室）、Qi He（MBZUAI 音乐实验室）、Gus Xia（MBZUAI 音乐实验室）、Ziyu Wang（纽约大学柯朗数学科学研究所，MBZUAI 音乐实验室） 💡 毒舌点评 亮点：将“画图”这一直观操作引入多轨道音乐的“织体”控制，比提供抽象的潜在变量或文本描述更贴近人类作曲思维，解决了实际创作中的一个痛点。短板：ViTex的基于规则的织体特征提取（如静音比例阈值0.3）显得有些“手工匠气”，可能难以捕捉和表达更复杂、更主观的音乐织体，且离散化的视觉表示在表达连续性强弱变化时存在固有局限。 🔗 开源详情 代码：提供链接 https://vitex2025.github.io/，论文中声明代码可在该页面获取。 模型权重：论文中未明确提及是否公开预训练模型权重。 数据集：使用了公开的Lakh MIDI和Meta MIDI数据集，但提供了具体的筛选条件和最终规模（7175首）。论文未提及是否公开其筛选处理后的子集。 Demo：论文中声明提供了Demo页面，链接为 https://vitex2025.github.io/。 复现材料：提供了详细的训练设置（优化器、学习率、batch size、调度策略）、数据处理工具（muspy）、硬件环境（4 H100 GPU）、以及关键的模型架构图和条件表示细节。 论文中引用的开源项目：使用了muspy进行数据处理，引用了GETMusic[8]的吸收态离散扩散框架。 总结：论文提供了较好的开源基础，代码和Demo链接明确，训练细节清晰。但模型权重和处理数据集的公开性未明确说明。 📌 核心摘要 问题：现有的多轨道符号音乐生成系统缺乏一种直观、细粒度的“乐器织体”控制方式，无法让用户直接指定不同乐器在特定音区和时间点如何演奏。 方法：提出ViTex，一种将乐器织体可视化的表示方法（颜色编码乐器，位置编码音高/时间，笔触属性编码局部纹理）。基于此，构建了一个以ViTex和和弦进行为条件的离散扩散模型，使用无分类器引导进行训练，以生成8小节多轨道音乐。 创新点：首次将视觉化的织体表示用于多轨道音乐生成控制；该表示同时支持人类直观操作和作为模型条件；结合离散扩散模型实现了高质量、可控的生成。 实验结果：在Lakh MIDI和Meta MIDI的子集上训练和评估。定量实验（表1）显示，在条件生成任务中，本方法在乐器控制准确率（IA=0.600 vs Q&A-1: 0.584）、和弦准确率（CA=0.875 vs Q&A-1: 0.607）及排列质量（DOA=0.296 vs Q&A-1: 0.188）上均优于基线。无条件生成（表2）在律动相似度（GPS）和排列质量（DOA）上也优于AMT和MMT基线。主观听音测试（图3）表明，在给定乐器的生成任务中，本方法在连贯性、音乐性和创造性评分上均高于基线。 实际意义：为音乐制作人和爱好者提供了一种更自然、更精细的方式来控制AI生成的多声部音乐，有望成为音乐创作辅助工具的新范式。 主要局限性：ViTex表示基于规则，可能无法涵盖所有织体类型；当前仅支持8小节的片段生成；控制维度（音色、音区、密度）虽比之前工作更细，但仍有限。 🏗️ 模型架构 模型整体架构：采用标准的UNet结构（图2），以处理被噪声污染的多轨道钢琴卷帘（pianoroll）xt。模型接收两个额外条件输入：乐器织体特征y1（ViTex）和和弦进行y2。 ...

📄 MAGIC-TTS: Fine-Grained Controllable Speech Synthesis with Explicit Local Duration and Pause Control #语音合成 #流匹配 #零样本 #可控生成 ✅ 7.5/10 | 前25% | #语音合成 | #流匹配 | #零样本 #可控生成 | arxiv 学术质量 6.0/7 | 选题价值 1.5/2 | 复现加成 0.0 | 置信度 高 👥 作者与机构 第一作者：Jialong Mai（华南理工大学） 通讯作者：Xiaofen Xing（华南理工大学） 作者列表：Jialong Mai（华南理工大学）、Xiaofen Xing（华南理工大学）、Xiangmin Xu（华南理工大学） 💡 毒舌点评 亮点在于它系统性地解决了TTS中“token级时长控制”这个长期被忽略的痛点，并通过精巧的条件注入和高置信度数据监督，实现了从“全局语速”到“单字时长”的可控性飞跃，为有声读物、语音导航等应用提供了新工具。短板是论文在展示“控制力”的同时，未能充分证明其“合成力”——即与当前顶尖的零样本TTS模型（如CosyVoice 2）相比，其默认语音的自然度和表现力是否依然具有竞争力，这使得其实际应用价值打上了一个问号。 🔗 开源详情 代码：论文中未提及代码链接。 模型权重：未提及公开模型权重。 数据集：论文中详细描述了其构建的数据集（CPT语料和SFT高置信度子集），但未提及是否公开或如何获取。 Demo：未提及在线演示。 复现材料：论文提供了较为详细的训练细节（如模型配置、优化器参数、训练步数、硬件信息）和消融实验设置，附录中包含额外分析，这有助于理解方法，但不足以完全复现，因为缺少核心代码和数据。 论文中引用的开源项目：依赖的开源工具/模型包括：F5-TTS（骨干网络）、Stable-ts（用于时序标注）、Montreal Forced Aligner (MFA)（用于高置信度标注）、Vocos（声码器）、Emilia（数据集）、MNV-17 ASR模型（用于转录）。 📌 核心摘要 问题：现代文本到语音（TTS）系统普遍缺乏对单个token（字/音素）级别内容时长和停顿的精确、显式控制能力，现有控制通常仅限于句子级语速或全局风格，无法满足需要精细节奏控制的场景。 方法核心：本文提出了MAGIC-TTS，首个支持显式token级时长和停顿控制的TTS模型。其核心是在一个基于流匹配（Flow Matching）的零样本TTS骨干网络上，通过可学习的残差向量将token级的时长和停顿数值作为显式条件注入文本表示。同时，设计了高置信度时长监督数据构建流程（交叉验证Stable-ts与MFA对齐）和训练机制（零值校正、控制缺失鲁棒性训练）来确保控制的可靠性。 创新点：a) 首次实现显式、可解释的token级内容时长与停顿控制；b) 提出了结合大规模弱监督和高置信度交叉验证的时长数据构建方法；c) 通过零值校正和随机丢弃训练，平衡了可控合成与默认高质量合成。 主要实验结果：在时序控制基准测试中，提供显式控制后，内容时长MAE从36.88ms降至10.56ms，相关性从0.588升至0.918；停顿MAE从18.92ms降至8.32ms。在局部编辑场景测试中，模型能以低偏差（内容17.60ms，停顿23.33ms）将编辑区域向目标值调整。消融实验证明了零值校正和高置信度监督的有效性。 实际意义：使TTS系统能够支持需要精确节奏控制的应用，如导航语音的局部强调、有声读物的节奏引导、无障碍场景下的代码朗读等，提升了语音合成的可编程性和实用性。 主要局限性：a) 未与当前SOTA的零样本TTS模型在合成自然度、说话人相似度等核心指标上进行对比，无法评估其在通用合成质量上的水平；b) 评估主要基于中文数据，缺乏多语言验证；c) 未开源代码和模型，复现门槛高。 🏗️ 模型架构 MAGIC-TTS建立在一个基于条件流匹配（Conditional Flow Matching）的非自回归零样本TTS骨干网络（具体为F5-TTS）之上。其核心创新在于对文本侧条件表示的增强，以注入显式时序控制。 ...

语音/音频论文速递 2026-04-24 共分析 21 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 21 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音识别 3篇 ███ #语音合成 3篇 ███ #语音情感识别 2篇 ██ #音频生成 1篇 █ #音频安全 1篇 █ #语音翻译 1篇 █ #音乐理解 1篇 █ #语音生物标志物 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（20 篇，按分数降序） 排名 论文 评分 分档 主任务 🥇 Prosody as Supervision: Bridging the Non-Verbal–Verbal 8.0分 前25% #语音情感识别 🥈 Do LLM Decoders Listen Fairly? Benchmarking How Languag 7.5分 前25% #语音识别 🥉 MAGIC-TTS: Fine-Grained Controllable Speech Synthesis w 7.5分 前25% #语音合成 4. Materialistic RIR: Material Conditioned Realistic RIR G 7.5分 前25% #音频生成 5. Evaluation of Automatic Speech Recognition Using Genera 7.5分 前25% #语音识别 6. Misinformation Span Detection in Videos via Audio Trans 7.5分 前25% #音频安全 7. Preferences of a Voice-First Nation: Large-Scale Pairwi 7.5分 前25% #语音合成 8. Hierarchical Policy Optimization for Simultaneous Trans 7.5分 前25% #语音翻译 9. Beyond Rules: Towards Basso Continuo Personal Style Ide 7.0分 前50% #音乐理解 10. Time vs. Layer: Locating Predictive Cues for Dysarthric 7.0分 前25% #语音生物标志物 11. ATRIE: Adaptive Tuning for Robust Inference and Emotion 7.0分 前25% #语音合成 12. Video-Robin: Autoregressive Diffusion Planning for Inte 7.0分 前25% #音乐生成 13. “This Wasn’t Made for Me”: Recentering User Experience 7.0分 前50% #语音识别 14. Dilated CNNs for Periodic Signal Processing: A Low-Comp 6.5分 前50% #语音增强 15. DiariZen Explained: A Tutorial for the Open Source Stat 6.5分 前50% #说话人分离 16. Full-Duplex Interaction in Spoken Dialogue Systems: A C 6.5分 前25% #语音对话系统 17. Sema: Semantic Transport for Real-Time Multimodal Agent 6.5分 前50% #实时处理 18. AUDITA: A New Dataset to Audit Humans vs. AI Skill at A 6.5分 前50% #音频问答 19. MER 2026: From Discriminative Emotion Recognition to Ge 6.0分 前50% #语音情感识别 20. Low-Rank Adaptation Redux for Large Models 5.5分 前50% #大语言模型 21 Phonological Subspace Collapse Is Aetiology-Specific an N/A - - 📋 论文列表 🥇 Prosody as Supervision: Bridging the Non-Verbal–Verbal for Multilingual Speech Emotion Recognition 🔥 8.0/10 | 前25% | #语音情感识别 | #领域适应 | #双曲神经网络 #自监督学习 | arxiv ...