多任务学习

📄 NüshuVoice: Reviving the Voice of Endangered Nüshu with Pitch-Aware Text-to-Speech #语音合成 #变分自编码器 #生成对抗网络 #低资源 #多任务学习 7/10 | 创新 1.6/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 0.8/1.5 | 开源 0/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 0.6/1.5 ✅ 7/10 | 前50% | #语音合成 | #变分自编码器 | #生成对抗网络 #低资源 | arxiv 👥 作者与机构 Hongkun Yang (1), Xinhui Yi (2), Xiyan Zhao (2), Yibo Meng (3), Lionel Z. Wang (2), Lixu Wang (4), Yaqi Zhang (5), Ruiqi Chen (6), Xuanyue Zhao (4), Lanxin Zhang (4), Yu Zeng (7), Weijia Chu (2), Yiming Ma (8), Chenyu Liu (2), Jianghao Lin (7), Xin Xu (2) ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-06-09 共分析 48 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 48 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音合成 10篇 ██████████ #语音识别 9篇 █████████ #自监督学习 3篇 ███ #多模态模型 3篇 ███ #语音增强 2篇 ██ #音频生成 2篇 ██ #说话人验证 2篇 ██ #大语言模型 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（48 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 主任务 🥇 A Finetuned SpeechLLM for Joint Multi-Granular L2 Asses 10.0分 前25% #大语言模型 🥈 G-MaP-SE: Guided Speech Enhancement via GMM-Based Prior 9.3分 前50% #语音增强 🥉 HoliDubber: Holistic Video Dubbing for Complex Acoustic 9.0分 前10% #语音合成 4. Probing Token Spaces under Generator Shift in AI-Genera 9.0分 前10% #音频编码 5. A Comparative Study of Pre-trained Speech Encoders and 8.9分 前50% #自监督学习 6. AVI-Bench: Toward Human-like Audio-Visual Intelligence 8.8分 前25% #语音识别 7. Liberating LLM Capabilities in Full-Duplex Speech Model 8.7分 前25% #多模态模型 8. MeCo: One-Step MeanFlow-based Corrector for Multi-Chann 8.4分 前25% #语音分离 9. Your U-Net Dereverberation Model is Secretly an RIR Enc 8.3分 前50% #对比学习 10. Predictive Fixed-Filter Active Noise Control (PFANC) Us 8.3分 前25% - 11. TLDR: Compressing Audio Tokens for Efficient Autoregres 8.2分 前25% #语音合成 12. Subtitle-Aligned Fine-Tuning of Whisper for Swiss Germa 8.2分 前25% #语音识别 13. Discovering Functionally Selective Brain Regions with a 8.2分 前25% #多模态模型 14. Parameter-Efficient Continual Learning for Automatic Sp 8.1分 前25% #语音识别 15. OmniMem: Perturbation-aware Memory Compression for Stre 8.0分 前25% #高效推理 16. OpenBibleTTS: Large-Scale Speech Resources and TTS Mode 8.0分 前25% #语音合成 17. FlashTTS: Fast Streaming TTS with MTP Acceleration and 7.9分 前25% #语音合成 18. Multi-View Speech Representation Learning for Parkinson 7.9分 前50% #自监督学习 19. Is Text All You Need? Text as a Universal Information B 7.6分 前50% #语音识别 20. End-to-End Training for Discrete Token LLM based TTS Sy 7.6分 前50% #语音合成 21. Conan-embedding-v3: Fusing Modality-Specific Models for 7.6分 前25% #音频检索 22. Cross-Modal Masking for Robust Silent Speech Synthesis 7.5分 前50% #语音合成 23. Rethinking Depth: A study of the Recursive-Transformer 7.5分 前25% #语音识别 24. What Makes Synthetic Speech Sound Sarcastic? A Prosody- 7.5分 前25% #语音合成 25. FXplorer: A Map-Based Interface for Exploratory Audio E 7.5分 前25% #音频生成 26. Assessing the Energy and Carbon Emissions of Neural Spe 7.4分 前50% #说话人验证 27. Exploring the Scale and Diversity of Speech Anti-spoofi 7.4分 前50% #数据增强 28. From A to B to A: Palindromic Zero-Shot Voice Conversio 7.3分 前50% - 29. A study on the impact of region specific data on the pe 7.2分 前50% #语音识别 30. Speaker-Invariant Representation Learning for Spoofing 7.1分 前25% #对抗训练 31. BareWave: Waveform-Native Flow-Matching Text-to-Speech 7.0分 前50% #语音合成 32. SMC-ITA: Sequential Monte Carlo Inference-Time Alignmen 7.0分 前50% #音频生成 33. Quality-Diversity Search in Sound Generation: Investiga 7.0分 前50% - 34. Can LLMs understand LilyPond? A benchmark for symbolic 7.0分 前50% #音乐生成 35. NüshuVoice: Reviving the Voice of Endangered Nüshu with 7.0分 前50% #语音合成 36. Factors affecting ASR performance: A study using state 6.9分 前50% #语音识别 37. MeanVC 2: Robust Low-Latency Streaming Zero-Shot Voice 6.9分 前50% #语音转换 38. Few-shot Class-variable Incremental Audio Classificatio 6.9分 前50% #音频分类 39. A Hierarchical Feature Engineering Framework for Automa 6.8分 前50% - 40. Fast and Robust On-Device Speaker Diarization: Relative 6.6分 前50% #说话人分离 41. On Low-Bit Quantization Errors in Speaker Verification: 6.6分 前50% #说话人验证 42. Paediatric-HGNN: A Hybrid Heterogeneous Graph Neural Ne 6.5分 后50% #语音合成 43. TinyGiantALM: A Compact Audio-Language Model for Intent 6.4分 前50% #多模态模型 44. Overcoming Decoder Inconsistencies in Whisper for Dravi 6.2分 后50% #语音识别 45. Bridging Traditional Explainability Methods and Multimo 5.4分 后50% #语音识别 46. Sound Field Interpolation Using Physics-Informed Extrem 5.3分 后50% #语音增强 47. A Comparison of SSL-Based Feature Extractors and Back-E 5.0分 后50% #自监督学习 48. AeroSpectra Sentinel: An Auditable LLM Prompt-Chaining 4.5分 后50% #音频事件检测 📋 论文列表 🥇 A Finetuned SpeechLLM for Joint Multi-Granular L2 Assessment and Natural-Language Rationales 10.0/10 | 创新 2.0/2 | 严谨 1.5/1.5 | 实验 1.5/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.5/1.5 | 开源 1.0/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.5/1.5 ...

📄 BiEAR: A Human Auditory-Inspired Adaptive Binaural Front-end for Multi-Speaker Localisation and Distance Estimation #声源定位 #多任务学习 #语音增强 8.5/10 | 创新 8/2 | 严谨 7/1.5 | 实验 8/1.5 | 清晰 8/1 | 影响 7/1.5 | 开源 2/1.5 | 复现 8/0.5 | 工程 7/1.5 🔥 8.5/10 | 前25% | #声源定位 | #多任务学习 | #语音增强 | arxiv 👥 作者与机构 作者：Hanyu Meng, Eliathamby Ambikairajah, Vidhyasaharan Sethu, Qiquan Zhang, Haizhou Li 机构：1 The University of New South Wales, Sydney, Australia; 2 Tongyi Speech Lab, Alibaba Group, Hangzhou, China; 3 School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China ...

📄 MMAE: A Massive Multitask Audio Editing Benchmark #语音编辑 #多任务学习 #基准测试 7.5/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1/1.5 | 实验 1/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1/1.5 | 开源 0.5/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1/1.5 ✅ 7.5/10 | 前50% | #语音编辑 | #多任务学习 | #基准测试 | arxiv 👥 作者与机构 论文作者众多，包括Ziyang Ma, Ruiqi Yan, Ruiyang Xu等30余人。论文未明确说明所有作者的具体所属机构。 💡 毒舌点评 这篇论文的工作定位有点尴尬。作为一个“Benchmark”论文，它自称是“首个全面的评估测试台”，但问题在于：1. 它只提出了一个数据集和一个评估框架，并没有提出新的模型或算法。这本质上是一篇“资源论文”，而非“方法论文”，在顶会上通常处于竞争劣势。2. 从给出的实验结果看（EMR<5%，复杂任务为0%），它更像是一份给现有模型判了“死刑”的诊断报告，但报告本身并未提供“治病”的方法。3. 论文最大的价值在于定义了问题空间（7种模态、6级复杂度、8种操作）和评估标准，但这种分类工作是否具备足够的洞察力和普适性，值得怀疑。它更像是一个庞大的工程分类清单，而非深刻的科学发现。4. 论文声称解决了“评估基础设施滞后”的问题，但评估框架（基于rubric分解为17,741个标准）的具体设计、验证过程和有效性论证在摘要中完全缺失，使得其核心贡献的可靠性存疑。5. “人机协作”构建数据集的具体流程未说明，是让人标注还是用模型生成后校对？这直接影响数据质量。总的来说，这是一篇工整但平庸的资源型论文，缺乏让顶会审稿人眼前一亮的理论或技术火花。 📌 核心摘要 MMAE是一个面向通用指令式音频编辑的大规模多任务评测基准。它旨在解决当前音频编辑评估体系分散、局限于简单任务和特定子领域的不足。基准包含2000个高保真样本，涵盖7种音频模态，并建立了一个从基本修改到多轮推理的6级任务复杂度分类体系。其核心创新在于提出了一种基于评分标准（rubric）的评估框架，将开放式任务分解为数万个可验证的标准，以精确评估模型的指令遵循和上下文一致性。对现有模型的评估表明，当前系统在精确编辑方面表现极差，暴露了显著的性能瓶颈。 🔗 开源详情 代码：论文中声称发布了基于Python的评估框架，但未提供任何具体的代码仓库链接（如GitHub URL）。 模型权重：论文未提及发布任何模型权重。本文是介绍一个评测基准，而非新训练的模型。 数据集：论文中声称包含2,000个样本，但未提供任何具体的下载链接或数据托管页面（如HuggingFace， ModelScope）。 Demo：未提及在线演示链接。 复现材料：未提及。 论文中引用的开源项目：论文提到了“Nano-banana 2”和“Gemini-Omni”作为相关工作的例子，但未提供这些项目的具体链接或完整名称。 🏗️ 方法概述和架构 MMAE并非一个算法模型，而是一个用于评测音频编辑模型的基准体系。其核心方法架构包含两个紧密耦合的部分：任务与数据的分类体系，以及配套的自动化评估框架。 ...

📄 Towards Unified Song Generation and Singing Voice Conversion with Accompaniment Co-Generation #语音合成 #多任务学习 #扩散模型 7.7/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.5/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.5/1.5 | 开源 0.2/1.5 | 复现 0.2/0.5 | 工程 0.6/1.5 ✅ 7.7/10 | 前25% | #语音合成 | #多任务学习 | #扩散模型 | arxiv 👥 作者与机构 作者：Ziyu Zhang, Chunyu Qiang, Xiaopeng Wang, Yuxin Guo, Kang Yin, Wenjie Tian, Jingbin Hu, Tianlun Zuo, Zhao Guo, Teng Ma, Yuzhe Liang, Chen Zhang, Lei Xie 机构：1 Northwestern Polytechnical University, China; 2 Kuaishou Technology, China; 3 Beijing Institute of Technology, China; 4 Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, China; 5 University of Science and Technology of China, China; 6 Shanghai Jiao Tong University, China 邮箱：ziyu_zhang@mail.nwpu.edu.cn, lxie@nwpu.edu.cn ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-06-08 共分析 38 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 38 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音合成 7篇 ███████ #语音识别 6篇 ██████ #音频生成 3篇 ███ #数据增强 3篇 ███ #多模态模型 3篇 ███ #语音情感识别 2篇 ██ #音乐生成 2篇 ██ #音乐信息检索 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（38 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 主任务 🥇 Audio-Oscar: A Multi-Agent System for Complex Audio Sce 9.9分 前10% #音频生成 🥈 Assessing True Generalisability of Audio-Visual Speech 9.5分 前10% #语音识别 🥉 VoxCPM2 Technical Report 9.5分 前50% #语音合成 4. Beyond Semantic Dominance: Cognitive Affective Reasonin 9.2分 前10% #语音合成 5. Hearing the Unspoken: Language Model Priors for Acousti 9.2分 前25% #语音识别 6. dots.tts Technical Report 9.0分 前25% #语音合成 7. How Far Can Chord-Symbol Time-Series Adaptation Carry G 8.8分 前50% #音乐信息检索 8. Where Rectified Flows Leak: Characterising Membership S 8.7分 前25% #音频生成 9. BiEAR: A Human Auditory-Inspired Adaptive Binaural Fron 8.5分 前25% #声源定位 10. Mitigating Proxy-to-Wild Domain Gap in Deepfake Speech 8.4分 前25% #数据增强 11. Multilingual Multi-Speaker Unit Vocoders: A Systematic 8.4分 前25% #语音合成 12. Geometric Second-Order Feature Correlation Learning for 7.9分 前50% #语音情感识别 13. Whisper Hallucination Detection and Mitigation via Hidd 7.9分 前50% #语音识别 14. Acoustic Cue Alignment in Audio Language Models for Spe 7.8分 前50% #语音情感识别 15. Towards Unified Song Generation and Singing Voice Conve 7.7分 前25% #语音合成 16. Phonetic Error Analysis of Raw Waveform Acoustic Models 7.6分 前50% #语音识别 17. SEAM: Shortcut-Aware Real-Time Detection of Scripted vs 7.5分 前25% #语音增强 18. DirectAudioEdit: Inversion-Free Text-Guided Audio Editi 7.5分 前25% #扩散模型 19. MMAE: A Massive Multitask Audio Editing Benchmark 7.5分 前50% #语音编辑 20. Leveraging Soft Distributions of SSL-Derived Discrete S 7.4分 前50% #语音识别 21. MyGardenBird: A Machine-Learning-Ready Bird Sound Datas 7.2分 前50% #音频事件检测 22. FIGMA: Towards FIne-Grained Music retrievAl 7.2分 前50% #对比学习 23. KIT's Submission to Cross-Lingual Voice Cloning in 7.2分 前50% #语音合成 24. Contrastive Training with LLM-generated Near-Misses for 7.1分 前50% #语音识别 25. A Large-Scale Per-Speaker Analysis of Re-identification 7.1分 前50% #语音匿名化 26. SVHighlights: Towards Extremely Long Sport Video Highli 7.0分 前50% #多模态模型 27. TargetSEC: Plug-and-Play In-the-Wild Speech Emotion Con 6.8分 前50% #语音转换 28. Making the Most of Limited Data: Score-Aware Training f 6.7分 前50% #音乐生成 29. IRAF: Interference-Resilient Adaptive Fusion for Noise- 6.5分 前50% #语音对话系统 30. Towards Event-Robust Acoustic Scene Classification 6.5分 前50% #数据增强 31. FSC-Net: Integrating Fast Fourier Convolutions and Prog 6.4分 前50% #音频质量评估 32. Watch, Remember, Reason: Human-View Video Understanding 6.4分 前50% #多模态模型 33. Hierarchical Semantic-Constrained Heterogeneous Graph f 6.2分 前50% #多模态模型 34. Audio Imitator: Controlling Timbre and Tempo in Video2A 6.0分 前50% #音频生成 35. HybridCodec: Fast Dual-Stream, Semantically Enhanced Ne 5.7分 前50% #语音合成 36. SpectCount: Spectrotemporal Counting via Synthetic Sign 5.5分 前50% #数据增强 37. Entropy as a Structural Prior: How a Log-Barrier on DiT 4.2分 后50% #音乐生成 38. VISA: A Visual Information Strengthened Audio-Reasoning 3.9分 前50% #音频问答 📋 论文列表 🥇 Audio-Oscar: A Multi-Agent System for Complex Audio Scene Generation, Orchestration, and Refinement 9.9/10 | 创新 1.6/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.4/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.4/1.5 ...

📄 F3-Tokenizer: Taming Audio Autoencoder Latents for Understanding and Generation #语音合成 #音频生成 #语音识别 #自监督学习 #多任务学习 7.2/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.5/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 0.7/1.5 | 开源 0/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 0.9/1.5 ✅ 7.2/10 | 前25% | #语音合成 | #自监督学习 | #音频生成 #语音识别 | arxiv 👥 作者与机构 Dinghao Zhou, Xingchen Song, Di Wu, Pengyu Cheng, Shengfan Shen, Sixiang Lv。第一作者单位为南京大学，第二作者单位为WeNet开源社区。论文标注作者贡献相等。 💡 毒舌点评 这篇论文的工作量扎实，试图解决音频标记器在“理解”与“生成”目标间的固有矛盾，技术路线清晰。但“新颖性”的成色需要仔细考量，其核心组件（归一化瓶颈、RQ-MTP、流匹配头）均为已有技术的组合与适配，缺少原理层面的根本性突破。更令人皱眉的是，作为一篇顶会论文，在“开源”和“可复现性”上的表现堪称“裸奔”——不提供代码、模型权重或详细的训练配置，这让所有令人印象深刻的实验结果都成了“黑箱表演”，极大地削弱了其可验证性和社区贡献度。实验部分虽然全面，但在生成任务上与最新SOTA（如Qwen3-TTS、Ming-Omni系列）的比较略显取巧，Token Rate不统一且SIM分数缺失，难以进行公平对比。总体来说，这是一篇完成度不错、但“诚意”不足的“应用整合式”论文。 ...

📄 Multi-task Learning is Not Enough: Representational Entanglement in Dual-output Second Language Speech Recognition #语音识别 #多任务学习 #低资源 6.9/10 | 创新 1.4/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 0.8/1.5 | 开源 0.1/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 0.7/1.5 ✅ 6.9/10 | 前50% | #语音识别 | #Conformer | #多任务学习 #低资源 | arxiv 👥 作者与机构 Seung Hwan Cho, Young-Min Kim 💡 毒舌点评 论文提出了一个有趣且重要的观察：在双输出L2 ASR中，MTL对表面和意义转录的影响是不对称的，且这种不对称性在语言间有差异。这确实挑战了“MTL总是有益”的简单假设。然而，研究的“解决方案”部分（即“缓解编码器纠缠”）完全停留在动机层面，缺乏任何实际的方法提出或验证。这使得论文更像是一个现象观察和机理分析的工作，其贡献和完整度略显不足。此外，实验仅在两种语言上进行，且数据集来源特定（教育场景），其结论的普适性有待商榷。分析深度（CKA）不错，但仅凭相似度指标断言因果关系有些牵强。 📌 核心摘要 本文研究了在双输出（DO）第二语言（L2）自动语音识别（ASR）中，联合多任务学习（MTL）对表面转录（实际发音）和意义转录（规范形式）的非对称影响。实验对比了单任务（SO）和双任务（DO）模型在韩语和英语L2语音数据上的性能。结果发现，MTL在提升意义转录性能的同时，会降低表面转录性能，且英语中的性能下降远大于韩语。通过中心核对齐（CKA）分析，研究将这种现象归因于编码器层面的表征纠缠：韩语编码器能为两个任务学习可区分的表征，而英语编码器学习到高度相似的表征。进一步的跨任务解码器分析揭示，英语的意义解码器通过构建一个全新的、绕过纠缠编码器的独特表征来实现性能提升，而表面解码器则受制于编码器，无法摆脱其纠缠的表征。这表明仅依赖解码器自适应无法完全补偿编码器层面的任务纠缠，为设计能缓解编码器表征纠缠的MTL框架提供了动机。 🔗 开源详情 代码：论文中未提及任何代码库或代码链接。 模型权重：论文中未提及任何预训练或训练后的模型权重。 数据集：论文使用了来自AI-Hub的两个数据集：“Educational Korean Audio Data Recorded by Native (L1) Chinese and Japanese Speakers”和“Educational English Audio Data Recorded by L1 Korean Speakers”。论文中注明了数据来源（www.aihub.or.kr），但未提供具体获取链接或开源协议信息。 Demo：未提及。 复现材料：论文未提供检查点、完整配置文件或详细数据预处理脚本。但论文在“Baselines and Implementation Details”部分详细描述了模型架构（Conformer编码器+Transformer解码器，混合CTC-注意力）、训练设置（AdamW优化器，权重衰减0.01，学习率 \(10^{-4}\)，Whisper微调为 \(10^{-5}\)，50个epoch，批大小8，SpecAugment增强）和解码策略（Beam Search，beam size 5），硬件环境为单张NVIDIA RTX 3090 GPU。 论文中引用的开源项目： Whisper (Radford et al., 2022)：作为基线模型之一被引用。官方仓库：https://github.com/openai/whisper。 Conformer (Gulati et al., 2020)：论文方法中使用的核心编码器架构。这是一个公开的架构，但未指向特定代码库。 SpecAugment (Park et al., 2019)：作为数据增强方法被引用。 Centered Kernel Alignment (CKA) (Kornblith et al., 2019)：作为分析工具被使用。 🏗️ 方法概述和架构 论文的核心方法是对比单任务（SO）和双任务（DO）模型在双输出L2 ASR任务上的表现，并利用CKA分析两者在编码器和解码器层面的表征差异。具体架构和训练细节如下： ...

📄 USAD 2.0: Scaling Representation Distillation for Universal Audio Understanding #音频编码 #知识蒸馏 #自监督学习 #迁移学习 #多任务学习 9/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.2/1.5 | 开源 1/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.4/1.5 🔥 9/10 | 前25% | #音频编码 | #知识蒸馏 | #自监督学习 #迁移学习 | arxiv 👥 作者与机构 作者：Heng-Jui Chang, Liu Bhati, Saurabhchand Athi, Mrudula Ratnarajah, Anton Chhetri, Amit Glass, James Glass 机构：MIT CSAIL, USA；Amazon, USA ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-06-05 共分析 47 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 47 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音识别 11篇 ███████████ #语音合成 6篇 ██████ #语音情感识别 3篇 ███ #大语言模型 2篇 ██ #语音增强 2篇 ██ #说话人识别 2篇 ██ #流式处理 1篇 █ #音频编码 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（47 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 主任务 🥇 Audio Interaction Model 9.8分 前50% #流式处理 🥈 USAD 2.0: Scaling Representation Distillation for Unive 9.0分 前25% #音频编码 🥉 M2S-AVSR: Modality-aware Multi-view Self-supervised Rep 9.0分 前25% #语音识别 4. Vortex: Efficient and Programmable Sparse Attention Ser 8.9分 前25% #大语言模型 5. UniVoice: A Unified Model for Speech and Singing Voice 8.7分 前25% #语音合成 6. Ouvia: A User-centered Framework for Measuring Usabilit 8.6分 前25% #语音翻译 7. Age-Aware Adapter Tuning for Children's Speech Reco 8.4分 前25% #语音识别 8. MCBench: A Multicontext Safety Assessment Benchmark for 8.4分 后50% #语音识别 9. SuperMemory-VQA: An Egocentric Visual Question-Answerin 8.4分 前25% #基准测试 10. GLASS: GRPO-Trained LoRA for Acoustic Style Steering in 8.2分 前25% #语音合成 11. A Model of Multi-turn Human Persuadability Using Probab 8.2分 前50% - 12. Learning Emotion-discriminative Representations for Zer 8.1分 前25% #语音情感识别 13. FORTE: FOL-guided Optimal Refinement for Text-audio rEt 8.1分 前25% #参数高效微调 14. FiLM-Based Speaker Conditioning of a SpeechLLM for Path 8.0分 前50% #语音识别 15. Task-Vector Arithmetic for Emotional Expressivity Contr 7.9分 前25% #语音合成 16. An Ultra-Low-Bitrate Neural Speech Codec with Plain-to- 7.7分 前25% #语音合成 17. Exploring LLMs for South Asian Music Understanding and 7.7分 前50% #音乐生成 18. SB-RF: Schrödinger Bridge Rectified Flow for One-Step R 7.6分 前25% #语音增强 19. nnAudio 2: Overcoming Dynamic Compilation Barriers and 7.5分 前50% #开源工具 20. Beyond Waveform Robustness: Robust Feature-Vocoder Adve 7.5分 前25% #语音识别 21. FoeGlass: Simple In-Context Learning Is Enough for Red 7.5分 前25% #音频生成 22. ProSarc: Prosody-Aware Sarcasm Recognition Framework vi 7.5分 前25% #语音情感识别 23. Probing Spatial Structure in Pretrained Audio Represent 7.4分 前25% - 24. Forgive or forget: Understanding the context of hate in 7.4分 前50% #音频检索 25. SpeechJBB: Probing Safety Alignment and Comprehension i 7.3分 前25% #语音识别 26. VoCodec: A Low-bitrate Streamable Neural Speech Codec w 7.2分 前50% #语音编码 27. F3-Tokenizer: Taming Audio Autoencoder Latents for Unde 7.2分 前25% #语音合成 28. Beyond WER: A Paired Acoustic Stress Test for Ambient C 7.1分 前50% #语音识别 29. InfoShield: Privacy-Preserving Speech Representations f 7.1分 前50% - 30. Multi-task Learning is Not Enough: Representational Ent 6.9分 前50% #语音识别 31. Sound Effects Dataset Unification With the Universal Ca 6.9分 前50% #音频分类 32. To Be Multimodal or Not to Be: Query-Adaptive Audio-Vis 6.8分 前50% #说话人识别 33. SHALA-LLM: Smartly Handling Ambiguous Labels in Alignin 6.8分 前50% #语音情感识别 34. SagnacAssisted Enhanced OTDR for Distributed Acoustic S 6.6分 前50% #信号处理基础 35. Domain-Aware Mispronunciation Detection and Diagnosis U 6.6分 前50% #图神经网络 36. CoSTA: Cognitive-State-Conditioned TTS Data Augmentatio 6.5分 前50% #语音合成 37. Beyond Text Following: Repairable Arbitration Reversals 6.4分 前50% #音频问答 38. Enhancing Audio Captioning with Auxiliary AudioSet Sema 6.3分 前50% - 39. Do speech foundation models perceive speaker similarity 6.3分 前50% #说话人识别 40. Efficient Punctuation Restoration via Weighted Lookahea 6.3分 前50% #大语言模型 41. Automatic Labelling of Speech Translation Errors 6.1分 前50% #语音识别 42. Towards Truly Multilingual ASR: Generalizing Code-Switc 5.9分 前50% #语音识别 43. An ERP Study on Recursive Locative Processing in Mandar 5.9分 前50% - 44. Multilingual Detection of Alzheimer's Disease from 5.7分 后50% #迁移学习 45. DBHN-Net: Dual-Branch Hybrid Neural Network For Low-Com 5.4分 前25% #语音增强 46. Beyond Generative Decoding: Discriminative Hidden-State 5.3分 前50% #多模态模型 47. Revisiting Lexicon Evaluation in Unsupervised Word Disc 1.0分 前25% #语音识别 📋 论文列表 🥇 Audio Interaction Model 9.8/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.4/1.5 | 清晰 1.0/1 | 影响 1.5/1.5 | 开源 1.1/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.5/1.5 ...