多任务学习

语音/音乐/音频论文速递 2026-07-17 共分析 15 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 15 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #音乐生成 3篇 ███ #多模态模型 2篇 ██ #语音合成 2篇 ██ #语音伪造检测 1篇 █ #语音分离 1篇 █ #音视频理解 1篇 █ #音视频生成 1篇 █ #音频事件检测 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（15 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 文档类型 主任务 🥇 Can Tokens Compete? Token Representations against Super 8.3分 前25% 系统技术报告 #音频事件检测 🥈 SLT 2026 REAL-TSE Challenge: Real-world Target Speaker 8.1分 前25% 系统技术报告 #语音分离 🥉 MIDI-RAE-JEPA: Hierarchical Representation Learning and 7.9分 前25% 系统技术报告 #音乐生成 4. RW-Voice-EQ Bench: A Real World Benchmark for Evaluatin 7.9分 前25% 数据集与基准 #语音合成 5. Dialogs: a studio-quality expressive conversational Rus 7.8分 前25% 数据集与基准 #语音合成 6. WanSong v1.0 Technical Report 7.6分 前25% 系统技术报告 #音乐生成 7. InCarEmo: A Multimodal Dataset for In-Cabin Emotion Rec 7.3分 前50% 数据集与基准 #多模态模型 8. What does the model actually see? Evaluation protocols 7.2分 前50% 方法研究 #音频质量评估 9. SceneBind: Binding What and Where Across Vision, Audio 6.6分 前50% 方法研究 #音视频理解 10. ITGPT: A Transformer Based Architecture for the Generat 6.5分 前50% 系统技术报告 #音乐生成 11. AlphaWiSE: Adaptive Weight Interpolation for Continual 6.4分 前50% 方法研究 #音频检索 12. MultiRef-Compass: Towards Comprehensive Evaluation of M 6.3分 前50% 数据集与基准 #音视频生成 13. Large Audio Language Models for Spoofing-Aware Speaker 6.2分 前50% 方法研究 #语音伪造检测 14. Stop Thinking, Start Looking: Efficient Post-Training f 5.6分 前50% 方法研究 #多模态模型 15. Video = World + Event Stream 4.9分 后50% 系统技术报告 #音频理解 📋 论文列表 🥇 Can Tokens Compete? Token Representations against Supervised CNN Backbones for BirdCLEF+ 2026 8.3/10 | 创新 1.2/2 | 严谨 1/1.5 | 实验 1.3/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1/1.5 | 开源 1/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1.5/1.5 ...

📄 From Prediction to Collaboration: Interactive Symbolic Music Analysis 标签：#音乐理解 #图神经网络 #知识蒸馏 #多任务学习 #音频理解 7.5/10 | 创新 1.3/2 | 严谨 1/1.5 | 实验 0.7/1.5 | 清晰 0.9/1 | 影响 1.2/1.5 | 开源 1/1.5 | 复现 0.1/0.5 | 工程 1.3/1.5 ✅ 7.5/10 | 前25% | 文档类型：系统技术报告 | 评分置信度：高 | #音乐理解 | #图神经网络 | #知识蒸馏 #多任务学习 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Emmanouil Karystinaios（未说明） 通讯作者：未说明 作者列表：Emmanouil Karystinaios（未说明）、Johannes Hentschel（未说明）、Markus Neuwirth（未说明）、Gerhard Widmer（未说明） 💡 毒舌点评 论文将预训练的序列模型与图神经网络结合，并设计了一个支持“预测-编辑”循环的统一框架，系统设计和交互原型是亮点。然而，其最核心的宣称——支持交互式修订——在实验验证上严重缺失：掩码补全实验只验证了静态的条件预测能力，完全没有评估迭代修订的动态过程。论文将所有在盲推理下无效的后处理模块归因于“评估场景错配”，却未能在声称适用的交互场景中提供任何实验证据，这使得其核心贡献的有效性悬而未决。 📌 核心摘要 这篇论文旨在弥合自动符号音乐分析系统与实际分析工作流之间的差距。现有系统通常被设计为一次性的全谱预测工具，不支持局部修正、缺失标注补全等迭代式交互分析。作者提出一个统一框架，将预训练的 MusicBERT 序列编码器与 AnalysisGNN 风格的图神经网络结合，构建混合主干网络（RNHybrid）。该框架支持三种分析模式：完整的乐谱分析、基于已知标注的掩码补全以及交互式标签修订。模型采用多任务学习，为每个音符预测约20个分析标签（如罗马数字、调性、终止式等），并通过后处理模块（均值池化、可学习投票器、波束搜索）聚合至小节级等更高层次。实验在最大的异构基准 Dilemmadata 上进行，结果表明混合模型在盲推理任务上达到或超过已有强基线（如在 AugNet 数据集上，RNHybrid 的 RN 准确率为 0.576，与 RNBert 的 0.574 相当或略优）。专门训练的掩码模型在已知标签比例增加时，对未知位置的预测准确率单调提升（在 AugNet 上，已知标签比例从 5% 升至 95%，RN 准确率从 0.577 升至 0.831），证明了其利用部分上下文的能力。论文还提供了基于 Verovio 的交互原型。实际意义在于将 RN 分析从预测任务扩展为交互式分析工具的基础。主要局限在于，论文的核心交互能力（迭代修订）缺乏直接实验验证；所有后处理解码模块在盲推理下均未带来提升，其交互场景下的实际效果有待验证；且缺少与简单迭代调用基线模型的关键对比。 ...

📄 MetaPerch: Learning from metadata for bioacoustics foundation models 标签：#音频分类 #多任务学习 #迁移学习 #鲁棒性 #音频理解 9.0/10 | 创新 1.2/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.3/1.5 | 清晰 0.9/1 | 影响 1.2/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 1.3/1.5 🔥 9.0/10 | 前10% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：高 | #音频分类 | #多任务学习 | #迁移学习 #鲁棒性 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Mustafa Chasmai (University of Massachusetts Amherst, Google DeepMind) 通讯作者：Jenny Hamer (Google DeepMind) 作者列表：Mustafa Chasmai (University of Massachusetts Amherst, Google DeepMind), Vincent Dumoulin (Google DeepMind), Jenny Hamer (Google DeepMind) 💡 毒舌点评 亮点：这篇论文做了一件“该做但没人系统做过”的事——利用公民科学数据中唾手可得的元数据作为辅助监督，来提升生物声学基础模型的泛化能力。其消融实验之详尽、覆盖的元数据种类和评估数据集之广，堪称领域内一次扎实的工程和经验主义研究，为后续工作设立了很高的实验标准。短板：论文的核心创新更像是一次系统性的“最佳实践”探索，而非方法论的根本性突破。对于元数据如何真正改善底层特征表示（除了通过相关性），以及如何避免学习到虚假的生态关联，解释和分析还不够深入，有点“大力出奇迹”的感觉。它证明了“用什么”有效，但对“为什么”以及“在什么情况下可能失效”的探讨稍显不足。 ...

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 ...

📄 HSEmotion Team at the 11th ABAW Challenge: Multi-Task Learning and Ambivalence/Hesitancy Video Recognition 标签：#多任务学习 #多模态模型 #模型集成 #音视频 #音频理解 7.9/10 | 创新 1.2/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 0.5/1.5 | 开源 1.2/1.5 | 复现 0.1/0.5 | 工程 1.5/1.5 ✅ 7.9/10 | 前25% | 文档类型：系统技术报告 | 评分置信度：高 | #音视频 | #多任务学习 | #多模态模型 #模型集成 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Aleksei Bakin 通讯作者：Andrey V. Savchenko (av savchenko@hse.ru) 作者列表：Aleksei Bakin（Sber AI Lab, Moscow, Russia / HSE University, Laboratory of Algorithms and Technologies for Network Analysis, Nizhny Novgorod, Russia）、Andrey V. Savchenko（Central University, Moscow, Russia） 💡 毒舌点评 这篇论文堪称竞赛驱动型工程研究的模范生，它用“冻结主干、精调后处理”的哲学，在ABAW-11挑战赛中打出了极其高效且可复现的成绩单。其系统化地验证了，在有限数据和资源下，投资于预测校准（平滑、偏差、阈值）和智能融合，其收益可能超过盲目增大骨干模型。然而，这种“调参炼丹术”的胜利，掩盖了方法学内核的薄弱：所有后处理技术（高斯平滑、坐标搜索阈值）均为经典技巧的组合，缺乏对“为何有效”的理论洞察或数据驱动发现。论文的结论声称“可媲美更重的端到端方法”，但在MTL任务上，其验证集分数（1.56）并未超越ABAW-7冠军Netease Fuxi（1.53）在相同验证集上的结果，且对比的基线是过时的ConvNeXt，而非最新SOTA；影响力也仅限于ABAW竞赛的窄众圈子，对更广阔的音频/语音研究领域几乎没有方法论层面的启发。 ...

📄 Real-time Generation of Listener Nodding via Prediction of Kinematic Parameters for Avatar Dialogue Systems 标签：#语音交互 #多任务学习 #实时处理 #Transformer #音频理解 6.9/10 | 创新 0.9/2 | 严谨 1/1.5 | 实验 1/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 0.5/1.5 | 开源 1.2/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1.2/1.5 ✅ 6.9/10 | 前50% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：高 | #语音交互 | #多任务学习 | #实时处理 #Transformer | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Kazushi Kato（京都大学，katou@sap.ist.i.kyoto-u.ac.jp） 通讯作者：未明确标注（按邮箱推断可能为 Tatsuya Kawahara，kawahara@i.kyoto-u.ac.jp） 作者列表：Kazushi Kato（京都大学，katou@sap.ist.i.kyoto-u.ac.jp）、Koji Inoue（京都大学，inoue@sap.ist.i.kyoto-u.ac.jp）、Taiga Mori（京都大学，mori@sap.ist.i.kyoto-u.ac.jp）、Divesh Lala（京都大学，lala@sap.ist.i.kyoto-u.ac.jp）、Tatsuya Kawahara（京都大学，kawahara@i.kyoto-u.ac.jp） 💡 毒舌点评 本文将 VAP 的双通道注意力框架从"何时点头"拓展到"怎样点头"，思路清晰、实验完整且代码开源，对于做对话交互 avatar 的同行是一份不错的工程参考。但本质上仍是把一个成熟架构换了个头——多任务学习和 fine-tune 策略缺乏新颖的理论洞察，Kinematic 参数预测的离散化分类（repetitions 仅 3 类）和 z-score 归一化处理过于粗糙，主观评估中 proposed+stochastic 方案与 proposed+proposed 方案在所有指标上均无显著差异（p>0.2），说明运动形态预测的精度和可信度仍有较大提升空间。论文仅在单语（日语）单场景（attentive listening）数据集上验证，且数据集未公开发布，可复现性受限。 ...

📄 Spatial-Frequency Cued Generative Fixed-Filter Active Noise Control Based on Deep Learning in Reverberant Environments 标签：#主动降噪 #声源定位 #多任务学习 #音频理解 #Transformer 6.9/10 | 创新 1.3/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 0.8/1.5 | 开源 1/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 0.5/1.5 ✅ 6.9/10 | 前50% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：高 | #声源定位 | #多任务学习 | #主动降噪 #音频理解 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Boxiang Wang（南洋理工大学电气与电子工程学院 Smart Nation TRANS Lab） 通讯作者：未说明 作者列表：Boxiang Wang（南洋理工大学电气与电子工程学院 Smart Nation TRANS Lab）、Haowen Li（西北工业大学智能声学与沉浸式通信中心）、Dongyuan Shi（西北工业大学智能声学与沉浸式通信中心）、Junwei Ji（西北工业大学智能声学与沉浸式通信中心）、Ziyi Yang（西北工业大学智能声学与沉浸式通信中心）、Zhengding Luo（西北工业大学智能声学与沉浸式通信中心）、Woon-Seng Gan（南洋理工大学电气与电子工程学院 Smart Nation TRANS Lab） 💡 毒舌点评 论文抓住了传统GFANC忽略声源空间信息这一明确痛点，通过引入3D空间条件化和设计多任务CRNN，在模拟和实测中确实实现了更快的响应和更高的降噪量，其系统框架（离线库+在线双路）的工程思路清晰。然而，其核心价值高度依赖于“预定义网格点+离散分类”这一前提，当声源位置介于网格之间时，系统只能进行最近邻硬选择，空间维度上的连续适应性缺失。实验场景局限于单一、静止噪声源，对声源运动、多声源、设备布局变化等现实复杂性完全回避。0.5秒的帧处理延迟在ANC中已是显著的算法延迟，论文却以“delayless”为卖点，存在概念混淆。总体来看，这是一篇在受限场景下工程表现不错的方案，但离鲁棒、灵活的现实部署还有相当距离。 ...

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 ...

📄 PC-Mix: Partial-Component Audio Spoofing Detection under Mixed Speech and Environmental Sound Conditions 标签：#音频伪造检测 #多任务学习 #音频理解 #Transformer #模型评估 8.9/10 | 创新 1.3/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 0.9/1 | 影响 1/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.3/1.5 🔥 8.9/10 | 前25% | 文档类型：数据集与基准 | 评分置信度：高 | #音频伪造检测 | #多任务学习 | #音频理解 #Transformer | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Zhenshan Zhang（Zhejiang University & National University of Singapore） 通讯作者：Ming Li（National University of Singapore） 作者列表：Zhenshan Zhang（Zhejiang University & National University of Singapore）、Xueping Zhang（Zhejiang University）、Linxi Li（Zhejiang University）、Yechen Wang（Zhejiang University）、Ming Li（National University of Singapore） 💡 毒舌点评 论文敏锐地抓住了“部分组件欺骗”这一更贴近真实场景的威胁模型，并构建了首个包含环境声音部分欺骗的数据集PC-Mix，数据构建流程设计细致，评估协议全面，为后续研究提供了坚实基础。但实验部分缺少与当前最强部分欺骗检测方法的直接对比，削弱了其声称的贡献力度；且其影响力主要局限于音频安全这一相对垂直的领域。 ...

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 ...