基准测试

语音/音乐/音频论文速递 2026-07-16 共分析 20 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 20 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #音频理解 3篇 ███ #声源定位 2篇 ██ #音乐理解 2篇 ██ #音频分类 2篇 ██ #音频生成 2篇 ██ #语音情感识别 1篇 █ #语音翻译 1篇 █ #语音质量评估 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（20 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 文档类型 主任务 🥇 AVSCap: Orchestrating Audio-Visual Synergy for Omni-mod 9.2分 前10% 方法研究 #音视频理解 🥈 MetaPerch: Learning from metadata for bioacoustics foun 9.0分 前10% 方法研究 #音频分类 🥉 Auditing Protocol-Level Shortcuts in Large Audio Langua 8.2分 前25% 系统技术报告 #语音质量评估 4. Self-supervised Speech Comparison for L2 Phone, Rhythm, 7.7分 前25% 方法研究 #音频理解 5. Efficient Text-to-Audio Generation via Pruning 7.6分 前25% 方法研究 #音频生成 6. From Prediction to Collaboration: Interactive Symbolic 7.5分 前25% 系统技术报告 #音乐理解 7. Live Gurbani Tracking: A Benchmark and Reference System 7.4分 前50% 系统技术报告 #音频字幕生成 8. Music-to-Dance Generation via Atomic Movements 7.4分 前50% 方法研究 #音乐生成 9. Improving Text-to-Audio Instruction Following via Fine- 7.2分 前50% 方法研究 #音频生成 10. Cover First, Disagree Softly: Rethinking Mismatch-First 6.7分 前50% 方法研究 #音频事件检测 11. Rethinking Speech Foundation Model Fine-tuning: Better 6.7分 前50% 方法研究 #语音情感识别 12. VIP-MINGLE: A Corpus for Videoconference and In-Person 6.5分 前50% 数据集与基准 #音频理解 13. A Hybrid Mamba for Audio-Visual Navigation 6.3分 前50% 方法研究 #声源定位 14. Greedy Volume Maximization of Gradient Embeddings for L 6.3分 前50% 方法研究 #音频分类 15. From Continuous Deployment to Queryable Dataset: Teraby 6.1分 前50% 系统技术报告 #音频理解 16. Adapting a Diffusion-Based Music Synthesis Model to Hum 6.0分 前50% 方法研究 #语音转换 17. Genre Bias or Aesthetic Perception? Identifying and Mit 6.0分 前50% 方法研究 #音乐理解 18. Do LLMs Need Architectural Changes for Simultaneous Spe 5.7分 前50% 方法研究 #语音翻译 19. Bring Music The Horizon: Music-Driven 360\(^\circ\) Video 5.3分 后50% 系统技术报告 #音视频生成 20. Task-Oriented Sensing and Covert Transmissions for Coll 4.9分 后50% 方法研究 #声源定位 📋 论文列表 🥇 AVSCap: Orchestrating Audio-Visual Synergy for Omni-modal Video Captioning 9.2/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.5/1.5 | 清晰 0.9/1 | 影响 1.2/1.5 | 开源 1/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1.5/1.5 ...

📄 ChartGenEval: Corruption-Tested Multi-Dimensional Feedback for Rhythm-Game Chart Generation 标签：#音乐生成 #模型评估 #基准测试 #开源工具 #游戏音频 8.8/10 | 创新 1.7/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.1/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 0.6/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.3/1.5 🔥 8.8/10 | 前25% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：高 | #音乐生成 | #模型评估 | #基准测试 #开源工具 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Jhen-Ke Lin（National Yang Ming Chiao Tung University） 通讯作者：Jhen-Ke Lin（National Yang Ming Chiao Tung University，邮箱：jacob.cs14@nycu.edu.tw） 作者列表：Jhen-Ke Lin（National Yang Ming Chiao Tung University） 💡 毒舌点评 这篇论文在方法论层面做出了扎实贡献：它摒弃了用单一参考序列或未经检验的代理指标来评估图表生成的粗糙做法，转而系统性地提出并验证了一个多维度、角色分离的评估框架。其“控制性损坏”测试范式尤为出色，像给评估指标做压力测试，精准暴露了“全局时间偏移”和“代理指标错位”这两个关键盲点，为评估方法论提供了宝贵的反面教材和验证范式。然而，其核心评估维度（六个问题、校准带、损坏操作）完全是为“太鼓达人”这类特定节奏游戏图表量身定做的，评估框架本身深度嵌入该子领域。因此，尽管其揭示的“需要外部音乐时间锚”和“代理指标可能激励错误方向”等方法论教训具有普适警示意义，但其直接贡献的评估工具对更广泛的音乐或音频生成研究者而言，可迁移性和实用性有限，影响力也因此受限。 ...

📄 Contrasting statistical patterns in melodic and molecular evolution reveal distinctive constraints in a culturally evolving system 标签：#音乐理解 #基准测试 #音频理解 #Transformer #模型评估 8.7/10 | 创新 1.7/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 0.9/1 | 影响 0.8/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1/1.5 🔥 8.7/10 | 前25% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：高 | #音乐理解 | #基准测试 | #音频理解 #Transformer | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：John M McBride (University of Vienna, Department of Behavioral and Cognitive Biology) 通讯作者：John M McBride (University of Vienna, Department of Behavioral and Cognitive Biology), W Tecumseh Fitch (University of Vienna, Department of Behavioral and Cognitive Biology) 作者列表：John M McBride, W Tecumseh Fitch 💡 毒舌点评 论文敏锐地抓住了旋律序列分析中“节奏”这一被生物信息学标准方法忽略的关键维度，并提出了一个有效（尽管有严格约束）的解决方案。这是首次将经典生物信息学分析框架系统性地迁移到一个全新的、具有文化进化特性的序列数据上，并发现了与之截然不同的统计规律，这一跨学科方法论迁移具有启发性。然而，其核心分析依赖于爱尔兰舞曲这一高度结构化、节奏严格的传统，方法的通用性受限。对于节奏自由、句长灵活的音乐（如民谣、即兴音乐），该方法无法直接应用。结论的普适性仍需更多跨传统验证，整体上是一篇扎实但领域相对专精的“小而美”工作。 ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-07-15 共分析 25 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 25 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #音乐理解 3篇 ███ #声源定位 2篇 ██ #语音伪造检测 2篇 ██ #语音合成 2篇 ██ #语音增强 2篇 ██ #语音识别 2篇 ██ #说话人日志 2篇 ██ #音频事件检测 2篇 ██ 📊 论文评分排行榜（25 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 文档类型 主任务 🥇 ChartGenEval: Corruption-Tested Multi-Dimensional Feedb 8.8分 前25% 方法研究 #音乐生成 🥈 Contrasting statistical patterns in melodic and molecul 8.7分 前25% 方法研究 #音乐理解 🥉 Open-Source Intelligence and Music Information Retrieva 7.9分 前25% 应用研究 #音乐理解 4. HSEmotion Team at the 11th ABAW Challenge: Multi-Task L 7.9分 前25% 系统技术报告 #音视频 5. Low-Latency Neural Models for Real-Time Music Enhanceme 7.7分 前25% 系统技术报告 #音乐源分离 6. Do We Really Need Multimodal Emotion Language Models La 7.4分 前50% 方法研究 #语音情感识别 7. ZipL-Dialog: Memory-Efficient Long-Form Spoken Dialog S 7.3分 前50% 系统技术报告 #语音合成 8. The Sound of Absence: Audio-Language Embedding Models S 7.1分 前50% 系统技术报告 #音频检索 9. Real-time Generation of Listener Nodding via Prediction 6.9分 前50% 方法研究 #语音交互 10. Spatial-Frequency Cued Generative Fixed-Filter Active N 6.9分 前50% 方法研究 #声源定位 11. UD-ASD: A Unified Diffusion Model for Anomalous Sound D 6.6分 前50% 方法研究 #音频事件检测 12. Investigating the Integration of Spatial Information in 6.6分 前50% 方法研究 #说话人日志 13. Segregate, Refine, Integrate: Decomposing Multimodal Fu 6.5分 前50% 方法研究 #音频事件检测 14. AutoSIFT: Automatic Style Sifting for Controllable Spee 6.5分 前50% 方法研究 #语音合成 15. Listen first: Output-based multi-microphone speech enha 6.4分 前50% 方法研究 #语音增强 16. Neural Morphing: Sequence-Optimized Token-Level Morphin 6.4分 前50% 系统技术报告 #音频编码 17. Hybrid Continual Learning for Low-Resource Australian A 6.3分 前50% 方法研究 #语音识别 18. Explainable-by-Design Audio Deepfake Detection via Wien 6.1分 前50% 方法研究 #语音伪造检测 19. Traceback Translators Against Forgetting in Continual F 6.0分 前50% 方法研究 #语音伪造检测 20. Automated Synthesis of Facial Mechanisms for Conversati 5.9分 前50% 系统技术报告 #音频理解 21. PolarBM: Complex-valued Boltzmann Machine for Modeling 5.8分 前50% 方法研究 #语音增强 22. Audio-Native Speech Recognition with a Frozen Discrete- 5.7分 前50% 方法研究 #语音识别 23. What is a Musical Scale? Regularity and Convention in t 5.6分 前50% 理论研究 #音乐理解 24. DOA Estimation from One-Bit Magnitude-Only Measurements 5.1分 后50% 方法研究 #声源定位 25. Audio Diarization: A New Paradigm for Exploring Audio R 4.5分 后50% 方法研究 #说话人日志 📋 论文列表 🥇 ChartGenEval: Corruption-Tested Multi-Dimensional Feedback for Rhythm-Game Chart Generation 8.8/10 | 创新 1.7/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.1/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 0.6/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.3/1.5 ...

📄 An Objective Intelligibility Metric Evaluation on Spanish Speech 标签：#语音质量评估 #模型评估 #基准测试 #数据集 #多语言 6.2/10 | 创新 1/2 | 严谨 1/1.5 | 实验 1/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 0.8/1.5 | 开源 1/1.5 | 复现 0.1/0.5 | 工程 0.5/1.5 ✅ 6.2/10 | 前50% | 文档类型：数据集与基准 | 评分置信度：高 | #语音质量评估 | #模型评估 | #基准测试 #数据集 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Iván López-Espejo（格拉纳达大学信号理论、电信与通信系） 通讯作者：Jesper Jensen（奥胡斯大学电子系统系；Oticon A/S公司） 作者列表：Iván López-Espejo（格拉纳达大学信号理论、电信与通信系）、Jesper Jensen（奥胡斯大学电子系统系；Oticon A/S公司） 💡 毒舌点评 论文的核心价值在于其作为社区资源的数据集贡献（SpInt），而非方法论或理论创新。它填补了西班牙语清晰度评估基准的空白，但实验设计（单一噪声、有限参与者）的局限性使其结论——无参考指标因语言失配性能下降——显得更像是一个对已知问题的确认，而非深刻的新见解。对于一个旨在“建立基准”的工作，其评估的广度（噪声类型、增强系统多样性）和深度（失败模式分析）略显不足。 📌 核心摘要 本文旨在解决语音清晰度客观评估在西班牙语上缺乏基准和系统评估的问题。作者构建了一个名为SpInt的新西班牙语语音清晰度数据集，并在此数据集上系统评估了七种客观清晰度指标（OIMs），包括五种基于参考的传统指标（STOI, ESTOI, STGI, HASPI, SIIB）和两种基于深度学习的无参考指标（MOSA-Net+, W2V-SIP）。与已有方法相比，本文首次对这些指标在西班牙语上的表现进行了比较，重点考察了训练-测试语言不匹配（所有指标均未使用西班牙语数据开发）对无参考指标性能的影响。实验结果表明，基于参考的指标总体表现更优，在Spearman秩相关系数上最高达到0.97（SIIB），而无参考指标（如MOSA-Net+为0.84）在语言不匹配条件下性能明显下降。本文的实际意义在于发布了一个公开的西班牙语清晰度数据集，为开发更鲁棒、通用的无参考指标提供了资源。主要局限性在于评估仅使用了一种噪声类型和有限数量的参与者（26人），可能限制了结论的普适性。 ...

📄 ECHOv2: Two-Level Band-Splitting Representation Learning for Anomalous Sound Detection 标签：#音频事件检测 #自监督学习 #工业应用 #基准测试 #音频理解 8.2/10 | 创新 1.2/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 0.9/1 | 影响 0.8/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1/1.5 🔥 8.2/10 | 前25% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：高 | #音频事件检测 | #自监督学习 | #工业应用 #基准测试 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Yucong Zhang（武汉大学计算机科学学院、中国香港中文大学（深圳）人工智能学院） 通讯作者：Juan Liu（武汉大学人工智能学院、武汉大学计算机科学学院）、Ming Li（中国香港中文大学（深圳）人工智能学院、武汉大学人工智能学院） 作者列表：Yucong Zhang（武汉大学计算机科学学院、中国香港中文大学（深圳）人工智能学院）、Juan Liu（武汉大学人工智能学院、武汉大学计算机科学学院）、Ming Li（中国香港中文大学（深圳）人工智能学院、武汉大学人工智能学院） 💡 毒舌点评 论文在ECHO这一成熟的频带分割框架内，通过引入结构化的跨频带自监督信号（多摘要标记、掩码重建、上下文对齐）实现了有效的性能提升，并建立了一个覆盖多年的标准化评估基准，为领域提供了可复用的工具。然而，其核心架构（共享频带编码器、频带分割流程）与ECHO相比并未发生本质改变，改进主要体现在训练时的监督信号设计上。所有实验仅局限于DCASE系列数据集，缺乏对更多样化工业场景的验证，改进的边际收益是否足以支撑一个新版本的发布值得商榷。此外，论文对ECHOv2相比ECHO在训练开销上的增加（频带间分支和摘要标记）只字未提，削弱了其工程价值的全面性。 ...

📄 Evaluating SSL and ViViT Architectures for Cross-Corpus Audio MOS Prediction via LODO Validation 标签：#语音质量评估 #Transformer #自监督学习 #基准测试 #音频理解 8.3/10 | 创新 1.2/2 | 严谨 1/1.5 | 实验 1/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 1/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1.5/1.5 🔥 8.3/10 | 前25% | 文档类型：系统技术报告 | 评分置信度：高 | #语音质量评估 | #Transformer | #自监督学习 #基准测试 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Mustafa Ozan Duman（Bursa Uludag University, Computer Engineering Department） 通讯作者：Ahmet Emir Dirik（Bursa Uludag University, Computer Engineering Department） 作者列表：Mustafa Ozan Duman（Bursa Uludag University, Computer Engineering Department）、Ahmet Emir Dirik（Bursa Uludag University, Computer Engineering Department） 💡 毒舌点评 本文最突出的贡献是其严谨的大规模基准测试框架（19个数据集，13万样本）和系统性的LODO泛化评估协议，为语音质量评估领域提供了一个极具参考价值的工程实践范例。然而，其核心模型架构（SSL+Transformer）是现有技术的直接组合，缺乏本质性的算法创新。在关键的模型泛化性问题上，作者仅通过观察到“冻结SSL在未见数据上表现更好”这一现象，并将其作为“最稳定方案”的结论，但缺乏从理论或更精细的消融实验（如逐层微调）上对这一经验观察的深入解释和验证。 ...

📄 Hearing Like Humans? Sound Symbolism and Perceptual Alignment in Speech Language Models 标签：#Transformer #多模态模型 #基准测试 #模型评估 #可解释性 6.1/10 | 创新 1.3/2 | 严谨 1/1.5 | 实验 1/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 0.5/1.5 | 开源 1/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 0.2/1.5 ✅ 6.1/10 | 前50% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：高 | #多模态模型 | #Transformer | #基准测试 #模型评估 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Yun-Shao Tsai（台湾大学）（共同第一作者） 共同第一作者：Chun-Wei Chen（台湾大学）、Chee-En Yu（台湾大学）、Yi-Cheng Lin（台湾大学） 末位作者（推测为通讯作者）：Hung-yi Lee（台湾大学） 作者列表：Yun-Shao Tsai*（台湾大学）、Chun-Wei Chen*（台湾大学）、Chee-En Yu*（台湾大学）、Yi-Cheng Lin*（台湾大学）、Hung-yi Lee（台湾大学），其中*表示平等贡献 💡 毒舌点评 本文提出了一个引人入胜的评估框架，将心理学中的经典声音象征范式系统引入语音语言模型评测。然而，其核心发现——当前模型在此任务上表现不佳——面临一个根本性的归因困境：这究竟揭示了模型能力的真实缺失，还是评估目标与训练目标之间的错配？论文自己的实验恰好暴露了这一悖论：Gemini3.5-Flash在跨模态匹配上达到100%正确率，作者却将其归因于词汇记忆而非声学感知，这意味着一个"成功"的案例反而证明了评估指标可能并未测量其声称测量的能力。更关键的是，跨模态实验（Experiment 3）仅使用bouba/kiki两个极度知名的伪词，样本量之小使得任何关于"模型跨模态失败"的结论都缺乏统计稳健性——若换用536个伪词进行跨模态测试，结果可能截然不同。 ...

📄 VoxENES 2026: Benchmarking Generalization of Speech Spoofing Detectors Against LLM-Era TTS and Voice Conversion 标签：#语音伪造检测 #基准测试 #数据集 #模型评估 #低资源 8.1/10 | 创新 1.2/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 1.2/1.5 | 开源 1/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1.4/1.5 🔥 8.1/10 | 前25% | 文档类型：数据集与基准 | 评分置信度：高 | #语音伪造检测 | #基准测试 | #数据集 #模型评估 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Aastha Sharma（University of South Florida） 通讯作者：未说明 作者列表：Aastha Sharma（University of South Florida）、Guangjing Wang（University of South Florida） 💡 毒舌点评 论文精准地命中了语音欺骗检测领域基准陈旧的痛点，构建了一个用于评估“时序泛化”能力的现代测试平台，这种工程贡献务实且必要。然而，工作止步于“展示失败”的层面，实验分析深度不足。它清晰地揭露了现有检测器的溃败，却未能深入剖析溃败的具体机理——例如，是哪些特定的声学线索被现代系统规避或后处理破坏？这种对失败原因分析的缺失，使得论文的指导价值从“指出明路”降级为“发出警报”，削弱了其推动技术进步的内在动力。 ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-07-14 共分析 53 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 53 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音识别 5篇 █████ #音乐生成 5篇 █████ #音频理解 5篇 █████ #音频生成 4篇 ████ #多模态模型 3篇 ███ #语音伪造检测 3篇 ███ #语音分离 3篇 ███ #语音质量评估 3篇 ███ 📊 论文评分排行榜（53 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 文档类型 主任务 🥇 Simple Features and Honest Calibration for Ambivalence 9.0分 前10% 系统技术报告 #模型集成 🥈 PC-Mix: Partial-Component Audio Spoofing Detection unde 8.9分 前25% 数据集与基准 #音频伪造检测 🥉 BeatEdit: Symbolic Music Generation as Explicit Editing 8.9分 前25% 方法研究 #音乐生成 4. CHARM: Charge Calibration and Acoustic Rescue for LLM-b 8.8分 前25% 方法研究 #提示学习 5. FdAudio: MeanFlow-Anchored Fréchet-Distance Post-Traini 8.6分 前25% 方法研究 #音频生成 6. Evaluating SSL and ViViT Architectures for Cross-Corpus 8.3分 前25% 系统技术报告 #语音质量评估 7. ECHOv2: Two-Level Band-Splitting Representation Learnin 8.2分 前25% 方法研究 #音频事件检测 8. GigaAM Multilingual: Foundation Model for Underrepresen 8.1分 前25% 系统技术报告 #语音识别 9. Evidence Subspace Projection: Measuring How Much Eviden 8.1分 前25% 方法研究 #语音伪造检测 10. VoxENES 2026: Benchmarking Generalization of Speech Spo 8.1分 前25% 数据集与基准 #语音伪造检测 11. WaveNet-Style Guitar Amplifier Model Pruning for Real-T 8.0分 前25% 系统技术报告 #音频生成 12. TabPFN beyond Tabular Data: Calibration and Accuracy on 7.9分 前25% 应用研究 #音频分类 13. ARIMA: Reconstruction-Grounded Predictive Representatio 7.7分 前25% 方法研究 #自监督学习 14. Qwen-Audio-VAE Technical Report 7.7分 前25% 系统技术报告 #音频编码 15. Local Multimodal Music Alignment from Global Supervisio 7.6分 前25% 方法研究 #对比学习 16. MeloBottleneck: Self-Supervised Melody Skeleton Extract 7.5分 前25% 方法研究 #音乐理解 17. Dance to Music Generation leveraging Pre-training with 7.5分 前25% 方法研究 #音乐生成 18. GigaChat Audio: Time-aware Large Audio Language Model 7.4分 前50% 系统技术报告 #音频理解 19. Difference-Driven Gating: Adaptive Feature Fusion for U 7.4分 前50% 方法研究 #语音分离 20. BackgroundMellow: A Multi-Modal Cohesive Framework for 7.4分 前50% 系统技术报告 #音频生成 21. Qwen-Music Technical Report 7.4分 前50% 系统技术报告 #音乐生成 22. CoFi-Lite: Pushing the Limits of Ultra-Lightweight Spee 7.3分 前50% 方法研究 #语音增强 23. MusicMark: A Robust Generative Watermarking Framework f 7.3分 前50% 方法研究 #音频水印 24. Unified Gradient Projection: Language-Balanced Continua 7.2分 前50% 方法研究 #语音识别 25. Data Augmentation for L2 English Speaking Assessment us 7.0分 前50% 方法研究 #语音质量评估 26. A Production-Oriented Framework for Evaluation of SFX G 6.9分 前50% 系统技术报告 #音频生成 27. Learn2Chat: Rethinking Dyadic Talking Heads via Interac 6.8分 前50% 方法研究 #音视频生成 28. Tight-Frame Reconstruction for Acoustic Intensity Estim 6.8分 前50% 理论研究 #声源定位 29. The SonicAGI System for the REAL-TSE Challenge 6.8分 前50% 系统技术报告 #语音分离 30. Anysynth:Zero-Shot Instrument Cloning via In-Context Le 6.8分 前50% 方法研究 #音乐生成 31. Where Speech Enhancement Hurts Recognition: An Inferenc 6.7分 前50% 方法研究 #语音识别 32. Teaching Speech Enhancement Models to Sing: Domain Adap 6.7分 前50% 方法研究 #音乐源分离 33. What You Train Is What You Get: Gender Bias, Training C 6.6分 前50% 应用研究 #语音伪造检测 34. Listen to the Features: Voice Anonymization Driven by C 6.5分 前50% 方法研究 #语音克隆 35. Efficiently Adapting Spoken Language Models for the Sin 6.5分 前50% 系统技术报告 #语音交互 36. Which Languages Transfer Best to Warlpiri? A Similarity 6.5分 前50% 应用研究 #语音识别 37. Encoder-Side Neuron Identification and Amplification fo 6.4分 前50% 方法研究 #音频理解 38. Breaking the Quality–Intelligibility Trade-off in Stre 6.3分 前50% 方法研究 #语音分离 39. An Objective Intelligibility Metric Evaluation on Spani 6.2分 前50% 数据集与基准 #语音质量评估 40. Hearing Like Humans? Sound Symbolism and Perceptual Ali 6.1分 前50% 方法研究 #多模态模型 41. Anamnesis: An Open-Source Platform for Large-Scale Back 6.1分 前50% 系统技术报告 #提示学习 42. LOGOS: A Living Logic for AI Agent Teams That Evolve Wi 6.1分 前50% 系统技术报告 #多模态模型 43. Verifier-Guided Twelve-Tone Composition: A Generate-Ver 6.0分 前50% 系统技术报告 #音乐生成 44. MRUF: Multi-granularity Routing with Uncertainty-Aware 5.9分 前50% 方法研究 #多模态模型 45. Omni-Decision: A Progressive Evidence-State Agent Syste 5.9分 前50% 系统技术报告 #音频理解 46. Graph Representation of RaagBase: A Unique Dataset for 5.7分 前50% 数据集与基准 #音乐理解 47. Synchronized Three-Dimensional Vocal-Tract Motion for S 5.7分 前50% 系统技术报告 #语音合成 48. LightMem-Ego: Your AI Memory for Everyday Life 5.6分 前50% 系统技术报告 #流式处理 49. Casting Everything to Online API Services? A Survey of 5.4分 后50% 综述 #语音识别 50. A Closed-Form Noise-Sensitivity Asymmetry for Causal Br 5.3分 后50% 理论研究 #音频理解 51. Semantic Sampling via Learnable Observation Front Ends 5.1分 后50% 方法研究 #音频理解 52. Transcript-Free Lightweight Detection of Alzheimer’s Di 4.9分 后50% 方法研究 #语音属性识别 53. Perceived Annoyance in Multi-source Electric Vehicle AV 3.5分 后50% 应用研究 #音频质量评估 📋 论文列表 🥇 Simple Features and Honest Calibration for Ambivalence and Hesitancy Recognition in Video 9.0/10 | 创新 1.2/2 | 严谨 1.4/1.5 | 实验 1.5/1.5 | 清晰 0.9/1 | 影响 0.5/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.5/1.5 ...