基准测试

📄 From Sounds to Scenes: A Benchmark for Evaluating Context-Aware Auditory Scene Understanding in Large Audio Language Models #语音识别 #基准测试 #模型评估 7.2/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.3/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.2/1.5 | 开源 0/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 0.6/1.5 ✅ 7.2/10 | 前50% | #语音识别 | #基准测试 | #模型评估 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Pengfei Zhang (University of California Irvine) 其他作者：Hoang H Nguyen (University of Illinois Chicago), Kazi Shaharair Sharif (Kennesaw State University), Yutong Song (University of California Irvine), Wenjun Huang (University of California Irvine), Henry Peng Zou (University of Illinois Chicago), Pinxin Liu (未注明机构), Honghui Xu (Kennesaw State University), Amir M. Rahmani (University of California Irvine) 通讯机构：University of California Irvine ...

📄 SpeechEQ: Benchmarking Emotional Intelligence Quotient in Socially Aware Voice Conversational Models #基准测试 6.7/10 | 创新 1.4/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1/1.5 | 开源 0.2/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 0.2/1.5 ✅ 6.7/10 | 前25% | #语音对话系统 | #基准测试 | arxiv 👥 作者与机构 Liang-Yuan Wu (纽约大学), Zih-Ching Chen (NVIDIA), Tongshuang Wu (卡内基梅隆大学), C.-H. Huck Yang (NVIDIA), Hua Shen (纽约大学, 上海纽约大学) 💡 毒舌点评 一篇扎实的、填补空白的基准测试工作。其核心价值不在于提出新模型，而在于设计了一套严谨且刁钻的“考试”（SpeechEQ），暴露了当前多模态语音对话模型（SLMs）在社会情感智能上的三大“软肋”：依赖文本捷径、安全对齐导致情感扁平化、以及多轮对话中的遗忘。理论基础（EQ-i 2.0）的选择和“语义-声学解耦”的评估范式设计是亮点，体现了对评估科学性的追求。然而，这终究是一个“评测集”论文，其本身的创新天花板有限。更关键的是，作为评测集，其生态效度完全建立在合成数据之上，这是一个无法回避的“阿喀琉斯之踵”。SEQ分数的计算显得有些过于复杂，为了追求形式上的标准化而增加了理解门槛。此外，虽然评估了多个模型，但主要结论（端到端优于级联、模型存在三大局限）的普适性有待更广泛模型（尤其是非Qwen系列）的验证。论文对自身局限的讨论可以更坦诚一些，特别是数据生成管线对特定TTS模型的依赖问题。 ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-06-25 共分析 27 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 27 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音识别 6篇 ██████ #语音合成 5篇 █████ #语音增强 2篇 ██ #音乐生成 1篇 █ #语音翻译 1篇 █ #语音伪造检测 1篇 █ #自监督学习 1篇 █ #端到端 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（27 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 主任务 🥇 Fully Differentiable Neural Forced Alignment via Soft D 8.3分 前25% - 🥈 Attractive and Repulsive Pattern Control in Sequence Ge 8.1分 前25% #音乐生成 🥉 STEB: A Speech-to-Speech Translation Expressiveness Ben 7.8分 前50% #语音翻译 4. Supervised Post-training of Speech Foundation Models fo 7.6分 前50% #语音伪造检测 5. Joint Residual Reweighting for Classifier Free Guidance 7.5分 前50% #语音合成 6. Velocity Prediction in Automatic Guitar Transcription 7.5分 前25% - 7. SE-AGCNet: An End-to-End Framework for Joint Speech Enh 7.4分 前50% #语音增强 8. MJEPA: A Simple and Scalable Joint-Embedding Predictive 7.4分 前25% #自监督学习 9. Sarashina2.2-TTS: Tackling Kanji Polyphony in Japanese 7.3分 前50% #语音合成 10. One Model, Many Latencies: Universal Speech Enhancement 7.2分 前50% #语音增强 11. From Sounds to Scenes: A Benchmark for Evaluating Conte 7.2分 前50% #语音识别 12. Wan-Streamer v0.1: End-to-end Real-time Interactive Fou 7.2分 前25% #语音合成 13. Does Translation-Enhanced Speech Encoder Pre-training A 7.1分 前50% #语音识别 14. Adaptive Oscillatory Inductive Bias for Modeling Sharp 7.0分 前50% #语音合成 15. End-to-End Voice Intent Recognition for Spontaneous Hum 7.0分 前50% #端到端 16. Real-Time Voice AI Hears but Does Not Listen 7.0分 前50% - 17. FoleySet: A Multi-Level Human-Annotated Foley Sound Dat 7.0分 前50% #音频分类 18. EmotionAI: A Privacy-Preserving Computational Intellige 6.9分 前50% #语音情感识别 19. Frequency-Aware Self-Supervised Music Representation Le 6.8分 前50% #音乐信息检索 20. BCoughBench: Benchmarking Respiratory Acoustic Foundati 6.7分 前50% #基准测试 21. SpeechEQ: Benchmarking Emotional Intelligence Quotient 6.7分 前25% #语音对话系统 22. Graph-Based Phonetic Error Correction of Noisy ASR 6.7分 前50% #语音识别 23. What Does a Pathological Speech Assessment Model Know a 6.4分 前50% #语音可懂度评估 24. Phoneme-Level Mispronunciation Screening in Polish-Spea 6.2分 前50% #语音识别 25. Error-Aware TF-IDF Retrieval-Augmented Generation for A 6.1分 前50% #语音识别 26. Evaluating Japanese Dialect Robustness Across Speech an 5.8分 前50% #语音识别 27. CrossAccent-TTS: Cross-Lingual Accent-Intensity Control 5.5分 前50% #语音合成 📋 论文列表 🥇 Fully Differentiable Neural Forced Alignment via Soft Dynamic Programming 8.3/10 | 创新 1.4/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.0/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.1/1.5 | 开源 1.2/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 0.8/1.5 ...

📄 ParaPairAudioBench: Paralinguistic Pairwise Audio Benchmark for LALM-as-a-Judge #语音质量评估 #基准测试 8.2/10 | 创新 1/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 0.7/1.5 🔥 8.2/10 | 前50% | #语音质量评估 | #基准测试 | arxiv 👥 作者与机构 Jisu Jeon (Hongik University, Seoul National University), Seungyeon Jwa (Seoul National University), Joosung Lee (NAVER Cloud, Seoul National University), Jinhyeon Kim (NAVER Cloud, KAIST), Woojin Chung (Hongik University), Hwiyeol Jo (Seoul National University), Jeonghoon Kim (NAVER Cloud, Seoul National University), Jonghyun Choi (Seoul National University), Soyoon Kim (NAVER Cloud, Seoul National University) ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-06-24 共分析 39 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 39 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音识别 6篇 ██████ #语音增强 6篇 ██████ #语音合成 2篇 ██ #多模态模型 2篇 ██ #音乐生成 2篇 ██ #信号处理基础 2篇 ██ #音频深度伪造检测 1篇 █ #对比学习 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（39 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 主任务 🥇 ZONOS2 Technical Report 10.0分 前25% #语音合成 🥈 Layer-wise Probing of wav2vec 2.0 and Whisper for Conso 9.5分 前50% #语音识别 🥉 CN-NewsTTS Bench: a target-level automatic benchmark fo 9.2分 前10% #语音合成 4. BanglaFake: Constructing and Evaluating a Specialized B 9.0分 后50% #音频深度伪造检测 5. Data Scale, Not Latency, Shapes Cross-Lingual Encoder T 9.0分 前25% #语音识别 6. Breaking Shortcut Learning for Cross-Trial EEG-Guided T 8.6分 前50% #对比学习 7. AVOC: Enhancing Hour-Level Audio-Video Understanding in 8.4分 前25% #多模态模型 8. SphereVBx: Spherical Variational Bayes Clustering for S 8.3分 前50% #无监督学习 9. ParaPairAudioBench: Paralinguistic Pairwise Audio Bench 8.2分 前50% #语音质量评估 10. video-SALMONN-R\(^3\): Learning to ReWatch, ReAsk, and Re 8.2分 前10% #多模态模型 11. Audio-visual Contrastive Alignment for Diffusion-based 8.1分 前25% #语音增强 12. Perceptual Evaluation of Higher-Order Ambisonic Codecs 8.0分 前50% #音频编码 13. DTT-BSR+: A Generative-Regression Cascade for Music Sou 8.0分 前25% #生成对抗网络 14. Heterogeneous 2D/1D Signal Representation Fusion for Un 7.6分 前50% - 15. Selective Capability Unlearning in End-to-End Spoken La 7.6分 前25% - 16. A Multi-Stage Separation-and-Classification Framework G 7.5分 前50% #音频分类 17. Progressive Alignment Objectives for Aligner-Encoder ba 7.5分 前25% #语音识别 18. Comparative Reasoning: Making an Audio Language Model B 7.5分 前25% #语音情感识别 19. VieSpeaker: A Large-Scale Vietnamese Speaker Recognitio 7.5分 前25% #说话人识别 20. Suppressing spectral edge effects in Schroeder Harmonic 7.3分 前50% #语音增强 21. Real-Time Interactive Music Generation via Data-Free St 7.1分 前50% #音乐生成 22. A Methodology for Characterizing Underwater Radiated No 7.0分 前50% #信号处理基础 23. A Fusion-Aware Two-Stage Framework for Mispronunciation 7.0分 前25% #语音识别 24. Neuromorphic Speech Enhancement with Dual-Branch Spikin 7.0分 前50% #语音增强 25. NeuroSonic: Conditional Flow Matching for EEG-to-Speech 7.0分 前50% #语音生成 26. The effect of micro-changes in the pluck trajectory on 6.8分 前50% #信号处理基础 27. Evaluation of Headrest-Integrated Loudspeakers for Enha 6.8分 前50% - 28. Statistical validation and full-sphere extension of a B 6.7分 前50% #音频质量评估 29. Beyond U-Net: A Latent-Representation-Aligned Skip-Free 6.6分 前50% #语音增强 30. Measuring User's Mental Models of Speech Translatio 6.6分 前50% #语音翻译 31. Audio–Image Alignment as a Continued-Pretraining Stage 6.2分 前50% #语音识别 32. Poster: Exploring the Limits of Audio-Based Detection o 6.2分 前50% - 33. Joint Learning of Covariance Estimation and White Noise 5.8分 前50% #语音增强 34. Sonus Health: Calibrated Heart-Murmur Detection from Sm 5.7分 前50% #音频事件检测 35. Autoencoder based optimized SSL representations: Comple 5.5分 前50% #语音识别 36. It's Complicated: On the Design and Evaluation of A 5.5分 前50% #大语言模型 37. Digital Revival: Acoustic Documentation and Digital Rea 5.3分 后50% #音乐生成 38. Aligning MusicLLM with Emotion using Instruction Tuning 4.9分 后50% #音乐情感识别 39. A Variational-Flow Analysis of StoRM under Noise-Power 4.4分 前50% #语音增强 📋 论文列表 🥇 ZONOS2 Technical Report 10.0/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.5/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.4/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.3/1.5 ...

📄 Benchmarking Large Language Models for Grapheme-to-Phoneme Conversion: A Japanese Case Study #大语言模型 #基准测试 #语音合成 8.4/10 | 创新 1.2/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.5/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 0.8/1.5 | 开源 1.2/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1/1.5 🔥 8.4/10 | 前25% | #语音合成 | #大语言模型 | #基准测试 | arxiv 👥 作者与机构 Koriyama, Tomoki. CyberAgent, Japan. 💡 毒舌点评 这篇论文是一篇扎实的工程性基准测试研究，对日语G2P这个具体任务的LLM应用进行了迄今为止最全面的评估。实验设计合理，覆盖了30+模型，分析维度（模型规模、版本、专门化训练、提示模式）清晰。作为一篇面向应用的实证论文，其价值在于为日语TTS领域的从业者提供了明确的模型选择参考和性能基线。然而，其核心贡献是“评估”而非“提出”新方法，创新性相对有限，更像是一篇详尽的系统报告而非顶会级别的理论或方法突破。论文对错误模式的分析不够深入，对“为什么”某些模式有效或失败的探讨可以更进一步。TTS对比实验虽然实用，但对比系统的选择（如使用未提及的CosyVoice 2作为E2E代表）和实验设置（仅微调一个模型）的说服力可以更强。总体而言，这是一篇合格的、有用的工作，但可能更适合作为领域内的技术报告或会议短文，而非顶会主会场论文。 📌 核心摘要 本文首次对超过30种大型语言模型（LLM）在日语字形到音素（G2P）转换任务上的性能进行了大规模基准测试。研究提出并比较了两种LLM应用策略：解析模式（LLM执行形态分析，规则后处理负责发音规则）和直接模式（LLM直接预测假名）。实验使用包含3000句手动标注假名的JVS语料库子集，以假名字符错误率（CER）为指标。结果显示，模型规模、版本更新以及针对日语的专门化训练是提升准确率的关键因素。最优的专有模型（如Claude Opus，解析模式CER 0.52%）超越了最佳传统工具OpenJTalk（CER 1.03%）。解析模式在绝大多数模型上优于直接模式，因其减轻了LLM处理复杂发音规则的负担。此外，研究将LLM预测的假名输入一个微调的假名输入TTS模型（CosyVoice 2），其发音准确度优于多个端到端（E2E）TTS系统（如Gemini 2.5 Flash TTS, Qwen 3 TTS），同时保持了可比的自然度，证明了显式G2P模块在可控发音方面的实用价值。 ...

📄 HALAS: A Human-Annotated Dataset of Hallucinations of Modern ASR Systems #语音识别 #数据集 #基准测试 8.4/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.5/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 1.2/1.5 | 开源 1/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 0.7/1.5 🔥 8.4/10 | 前50% | #语音识别 | #数据集 | #基准测试 | arxiv 👥 作者与机构 Mateusz Barański, Jan Jasiński, Julitta Bartolewska, Marcin Witkowski, Konrad Kowalczyk Signal Processing Group, Institute of Electronics, AGH University of Krakow, Poland ...

📄 PIVOTSBench: Evaluating Fine-Grained Interpersonal Relationship Reasoning in Multimodal Large Language Models #基准测试 6.8/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 0.6/1.5 | 开源 0/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 0.8/1.5 ✅ 6.8/10 | 前50% | #基准测试 | #基准测试 | arxiv 👥 作者与机构 作者：Shuxiang Zhang (中山大学), Yiting Yin (密歇根大学), Wenxuan Song (清华大学), Yuhang Wu† (清华大学), Miao Liu† (清华大学)。通讯作者为Yuhang Wu和Miao Liu。 💡 毒舌点评 这篇论文的定位很明确——在通用的多模态大模型评估领域“圈地”，提出了一个看似“填补空白”的社交推理基准。其核心动机（现有评估不够细粒度）是合理的，但实际执行和深度存在明显短板。最大的问题是“雷声大雨点小”：声称是“首个”基准，但数据集规模（191个视频）在当今大模型时代显得过于迷你，难以支撑具有统计显著性的结论。消融实验设计得颇为花哨，涵盖了模态、预测设置和提示策略，但分析深度不足，很多结论停留在现象描述（如“在YouTube上变差”），缺乏对模型内部机制（如为何联合预测对深度场景无效）的挖掘。实验对比部分，与开源模型的差距被过分强调，而与当前最强闭源模型（如GPT-4o）的细致对比和差距分析缺失。论文最大的亮点在于其心理学框架的引入，但这更像一个“理论包装”，实际评估任务的设计（如关键帧识别）是否能真正衡量“推理”能力值得怀疑。总体而言，这是一篇在选题上讨巧，但在贡献的坚实性、实验的深度和结论的普适性上都亟待提升的工作。 📌 核心摘要 本文针对多模态大语言模型（MLLMs）在细粒度人际关系推理能力评估的空白，提出了PIVOTSBench基准。该基准基于心理学理论定义了六维双向人际关系评分框架，并设计了三项层次化任务（评分、关键帧识别、因果分析）来系统性评估模型能力。数据集融合了Social-IQ 2.0的显式社交场景和YouTube的隐式深度互动场景。实验表明，以GPT-5为代表的专有模型在所有任务上显著优于Qwen3系列开源模型。消融研究揭示，视觉模态和显式社会角色信息在不同场景下的贡献存在差异，而联合/成对预测策略及启发式提示的效果高度依赖于场景的显性程度。论文指出，当前MLLMs在理解隐式社交线索方面仍存在明显局限，且单一的建模策略无法应对复杂多变的真实社交动态。 ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-06-23 共分析 83 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 83 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音识别 19篇 ███████████████ #语音合成 14篇 ██████████████ #音乐生成 3篇 ███ #说话人验证 3篇 ███ #语音增强 3篇 ███ #对比学习 2篇 ██ #自监督学习 2篇 ██ #音频水印 2篇 ██ 📊 论文评分排行榜（83 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 主任务 🥇 CoughPhase-CLR: Designing an acoustics-informed foundat 10.0分 前10% #对比学习 🥈 Libretto: Giving LLM Agents a Sense of Musical Structur 9.2分 前50% #音乐生成 🥉 Speaker Identity in Non-Verbal Vocalizations: Condition 9.1分 前25% #说话人验证 4. PHAST-Net: Attention-Guided, Physics-Informed Network f 9.0分 前10% #音乐信息检索 5. Domain-incremental audio classification using domain-sp 9.0分 前50% #音频分类 6. MSU-Bench: Towards Speaker-Centric Understanding in Con 9.0分 前10% - 7. How Well Do Self-Supervised Speech Models Encode Age an 9.0分 前50% #自监督学习 8. CAAD: Contrastive Audio-Aware Distillation for Efficien 8.9分 前25% #语音识别 9. STAR-VAE: Structured Topology-Aware Regularization for 8.8分 前25% #音频生成 10. An Evaluation Framework for Text-to-Speech Voice Recons 8.8分 前25% #语音合成 11. An Analysis of Untrained Deep Reservoir Networks for Au 8.8分 前50% #音频事件检测 12. Towards Detecting Neural Audio Codec Synthesized Heart 8.7分 前50% #自监督学习 13. Bridging the Age Gap: Towards Detecting Neural Audio Co 8.6分 前50% #语音伪造检测 14. ATCCaps: A Call-Sign-Aware Speech Dataset for Air Traff 8.6分 前25% #语音识别 15. InstructFX2FX: A Multi-turn Text-to-Preset Demo for Ite 8.6分 前50% #对比学习 16. When EER Hides Deployment Failure: Auditing Threshold T 8.6分 前25% - 17. CapRiCorn-1K: A Comprehensive Benchmark for Video Capti 8.6分 前50% #语音识别 18. Compiling Differentiable Audio Graphs to Real-Time DSP 8.5分 前25% - 19. Improving Text-to-Music Generation with Human Preferenc 8.5分 前50% #音乐生成 20. Don't Listen to Me: A Lightweight, Low-Latency Mode 8.4分 前50% #语音增强 21. HALAS: A Human-Annotated Dataset of Hallucinations of M 8.4分 前50% #语音识别 22. Benchmarking Large Language Models for Grapheme-to-Phon 8.4分 前25% #语音合成 23. Cross-lingual Retrieval-Augmented Classification for Dy 8.4分 前25% #语音识别 24. Bagpiper-TTS: Natural Language Guided Universal Speech 8.4分 前25% #语音合成 25. Using Phonological-Level Wav2Vec2 for Mandarin Automati 8.3分 前25% #语音识别 26. Word Lengthening as a Function of Utterance Position: A 8.1分 前25% #语音合成 27. LambdaMark: Semantic Audio Watermarking for Robustness 8.0分 前25% #音频水印 28. OpenWER: Improving Cross-Lingual ASR Evaluation and Ena 8.0分 前50% #语音识别 29. AudioCALM: Continuous Autoregressive Language Modeling 7.9分 前25% #语音合成 30. AOR-Bench: Do Large Audio Language Models Over-Refuse P 7.9分 前50% #音频问答 31. Gradient-Based Learning of Parametric Engine Sound Repr 7.8分 前50% #参数高效微调 32. Toward Open-Set Speaker Attribute Prediction with Keywo 7.8分 前25% #多模态模型 33. Time-Frequency Weighted Losses for Phoneme Reconstructi 7.8分 前25% #语音增强 34. An implicitization-based solution to the minimal 4s/6r 7.8分 前50% - 35. CORTIS: Text-Only Adaptation of Spoken Language Models 7.7分 前50% #语音识别 36. What Do Neural Networks Learn for TDOA Estimation? A Cr 7.7分 前50% #声源定位 37. Kiwano: A Cutting-Edge Open-Source Toolkit for Speaker 7.6分 前50% #说话人验证 38. Learning to Evade: Adaptive Attacks on Audio Watermarki 7.6分 前50% #音频水印 39. Bagpiper-Edit: Zero-Shot Open-Ended Audio Editing via R 7.6分 前25% #语音合成 40. From Text Metrics to Model Internals: A Study of Whispe 7.5分 前50% #语音识别 41. Bridging Self-Supervised Learning and Speech Enhancemen 7.5分 前25% #语音增强 42. Integrating Facial Generation into Full-Duplex Spoken D 7.5分 前25% - 43. ESPnet3: Infrastructure for Scalable Speech and Audio R 7.5分 前25% #语音识别 44. On the Effect of Segmentation Width and Cluster Size on 7.4分 前25% #语音合成 45. The Anatomy of the CTC Oracle Gap: Acoustic Exhaustion 7.3分 前50% #语音识别 46. FlowTTS-GRPO: Online Reinforcement Learning with Multi- 7.2分 前50% - 47. DisSpeech: Low-Resource Controllable Mandarin Stuttered 7.2分 前25% #语音合成 48. SDP-Codec: A Speaker-Decoupled Speech Codec with Pitch 7.2分 前50% #语音编码 49. Synthesizing the Lombard Effect: Multi-Level Control of 7.2分 前50% #语音合成 50. Scaling Audio Models Efficiently: A Joint Study of Comp 7.2分 前50% #语音识别 51. Online Predictive Coding for Dual-Mode Self-Supervised 7.2分 前50% #语音识别 52. Exploiting Neural Audio Codec Latents for Adversarial A 7.2分 前50% #生成对抗网络 53. Audio Editing in the Era of Foundation Models: A Survey 7.0分 前25% - 54. Adding Robust Code-Switching Capabilities to High Perfo 7.0分 前50% #语音识别 55. Unlocking In-Context Learning in Audio-Language Models 7.0分 前50% #联邦学习 56. Backdoor Attacks on Speech Emotion Recognition via TTS- 7.0分 前50% #语音情感识别 57. LK Jam: System Architecture and Implementation of a Rea 7.0分 前50% #音乐生成 58. An Acoustic Landmark Database of the English Lexicon vi 6.9分 前50% #语音合成 59. Learning from Audio-Dependency Errors: Data Curation St 6.9分 前50% #音频问答 60. The Watermark Shortcut: How Provenance Marking Sabotage 6.8分 前50% #数据增强 61. LISE : Listenable Interpretable Speaker Embeddings 6.8分 前50% #说话人验证 62. PIVOTSBench: Evaluating Fine-Grained Interpersonal Rela 6.8分 前50% #基准测试 63. AugCodec: A Low-Bitrate Disentangled Neural Speech Code 6.7分 前50% #数据增强 64. Vaani Benchmark V1.0: An Inclusive Multimodal Benchmark 6.7分 前50% #语音识别 65. Physics-Informed Neural Operator for Speech Production 6.7分 前50% #语音合成 66. Streaming T5-based Text-to-Speech Synthesis with Limite 6.7分 前25% #语音合成 67. ProsoCodec: Prosody-Oriented Speech Codec for Voice Con 6.6分 前50% #语音转换 68. Beyond ROC-AUC: Operating-Point Performance Reporting f 6.6分 前50% - 69. ISCSLP 2026 CoT-TTS Challenge: Chain-of-Thought Reasoni 6.6分 前50% #语音合成 70. A DDSP Framework for Adaptive Room Equalization 6.5分 前50% #自适应滤波 71. EmoInstruct-TTS: Dual-Path Instruction-Guided Emotional 6.5分 前50% - 72. Interleaved Speech Language Models Latently Work In Tex 6.4分 前50% #语音识别 73. DSSCNet: A Transfer Learning Framework for Cross-Corpus 6.3分 前50% #迁移学习 74. Sea-Scan: High-Accuracy, ML-based Dark Vessel Detection 6.3分 前50% - 75. Catching Lies Without Sending the Video: Privacy-Preser 6.2分 前50% #多模态模型 76. MindAlign: Decoding Inner Speech from fMRI Signals via 5.8分 前50% #语音识别 77. Acoustic Landmark Detector based on Conformer and HuBER 5.5分 前50% #语音识别 78. Explainable AI in Speaker Recognition – Attention Map 5.5分 前50% #说话人识别 79. Imitation Learning for Elder-Facing Speech Synthesis 5.5分 前50% #语音合成 80. Improving Engine Sound Analysis in Hot-Test Environment 4.9分 后50% #音频降噪 81. Direct Raw Audio Signal Processing via Reservoir Comput 4.5分 后50% #语音识别 82. A Generalized Formalism of Auto-Regressive Decoding for 4.1分 后50% #自回归模型 83. Noise-Driven Instrument Based on Coherent Quantum and S 3.8分 后50% - 📋 论文列表 🥇 CoughPhase-CLR: Designing an acoustics-informed foundation model for coughing sound classification 10.0/10 | 创新 2/2 | 严谨 1.5/1.5 | 实验 1.5/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.5/1.5 | 开源 1.3/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.0/1.5 ...

📄 IHBench: Evaluating Post-Interruption Recovery in Voice Agents with Structured Workflows #语音对话系统 #多模态模型 #基准测试 7.5/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 0.9/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 1.2/1.5 | 开源 0.5/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 0.8/1.5 ✅ 7.5/10 | 前25% | #语音对话系统 | #多模态模型 | #基准测试 | arxiv 👥 作者与机构 Ahmad Salimi, Wentao Ma, Yuzhi Tang (Boson AI, Toronto, ON, Canada); Dongming Shen, Mu Li, Alex Smola (Boson AI, Santa Clara, CA, USA) ...