大语言模型

针对看图说话中词汇语义与发音 timing 互补但贡献不均的问题，LAPE 以大语言模型文本表示为锚，把停顿与拖长写进转写并做事件保持组块与门控融合，在 ADReSS 与 ADReSSo 的五折与留一被试评估中均取得最高准确率，代价是依赖词时间戳与多路语音特征的完整流水线。

针对同一说话人说多种语言导致声纹捷径失效的问题，该系统用声学分类器加语音大模型加零样本音位模型做识别、用双转写加推理大模型做验证，开发集识别 95.2% 宏准确率与验证 0.90% 等错误率，评估集为 96.78% 与 3.06%，但开发到评估存在明显落差且融合参数依赖开发集估计。

针对重构训练的编码器与自回归语言模型目标不一致导致词元难学的问题，论文用未来词元预测与语义对齐改造编码器，在 SALMon 上报告 61.6% 准确率与 35 倍困惑度下降，同时语音 Mel 距离改善 5.0%，代价是需要配对文本与额外训练开销。

针对多语长语音中逐帧搜索易累积系统性偏移的问题，该文把强制对齐改成在文本中插入时间槽并分类预测离散时间索引，报告在伪标签与人工标注上平均累积偏移大幅下降，代价是模型更大且实时因子略升、人工验证仅覆盖中文。

针对印地语、孟加拉语、马拉地语语音转写中填充词与重复修复残留问题，论文用 MuRIL 词级标记引导指令微调并以对比损失惩罚复现不流利词，在人工校对与真实口语两类测试上取得一致提升，但真实集规模小且仅验证 3B 量级模型。

该工作用 Parakeet 做流式识别、Qwen 3.5 做流式翻译并以黑盒前缀策略控制提交时机，在 MCIF 长语音上以高延迟配置换质量、低延迟用掩码重翻译补足，并用词表增强与检索示例做上下文轨道，代价是更宽松策略会带来可测的质量回落与闪烁。

该工作用双模统一识别器做流式转写加多语言大模型做翻译的级联路线，在英德英意英中和捷英四个方向上以统一模型覆盖高低延迟档，最强证据是低延迟下统一模型转写与翻译质量优于缓冲与缓存感知基线，代价是中文等语序重排方向需缩小块并提前结束以控延迟。

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论文把同传从读写时机控制改成包含切句、删除、压缩与代词化的动作选择，用统计感知的逐步提示在英中、英德、英日上同时改善语义与单调性延迟，但文本实验与启发式充分性检查仍留下语音端到端的待验证缺口。

S2ST-Omni 把多语语音到语音翻译拆成高精度语音到文本前端加可插拔语音合成后端，用先局部后全局的混合适配器和声学加语言两级源语言感知提升翻译，在 CVSS-C 法德西到英上取得平均 BLEU 35.67 的报告最好结果，代价是依赖大骨干与可靠语言标识且只验证了三对高资源方向。

针对流式语音对话必须在文本生成前给出情绪条件的问题，Self-EmoQ 用话语级马尔可夫决策过程加模仿奖励与普鲁契克理论奖励学习情绪规划器，四个对话数据集上报告了情绪排序与回复质量的提升，代价是依赖大模型打分与离散情绪集合。

论文用文本化多模态线索统一笑声检测、类型分类与原因解释，并以笑声自指令扩充与混合笑声专家提升泛化，主证据是文本大模型在三任务上优于音视频大模型，代价是依赖外部抽取器与伪标签校对。

针对噪声下单流纠错被音频质量卡住的问题，论文用独立 ASR 与 VSR 双路 N-best 假设加可靠性提示词做语言空间组合，在 LRS2 上把基线相对误差降低约一半，代价是依赖上下游识别头质量并增加大模型串行纠错开销。

针对多人重叠时只转写目标说话人并在目标缺席时拒识的问题，该报告用参考语音拼接混合语音加文本提示的端到端大语言模型方案，在合成与真实会议集上报告了目标说话人词错率下降，同时保留单人识别与空文本拒识能力，但拒识率与误拒之间仍需权衡。

论文针对多模态 token 与文本从第 0 层共同走完全部语言模型层造成的算力负担，提出仅让文本走完全程而把多模态 token 直接送入中间层的 DeepInsert，并在视觉、音频、分子模态中显示第 4 层插入可持平基线，而更深插入可用可接受回落换取推理加速。

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针对同声传译需在部分语音下增量输出的问题，EASiST 用多延迟语义分块构造单调交错数据、全单向语音编码器加 LLM 与轻量读写策略头经三阶段训练实现自适应低重算推理，在 MuST-C 与 Europarl-ST 英德英西上取得更好的延迟质量权衡，但自适应增益依赖分块对齐质量与阈值调节。

针对语音到语音评价只看文字会漏掉语气、直接听音频又贵又不透明的问题，论文用先分内容音质副语言三维标注再把廉价声学信号写成文字蓝图交给大语言模型推理并按确定性规则融合的方法，在两个公开偏好集上提高了与人的一致性并把音频评测成本降到约三分之一。

针对对话语音中固定取前几句会引入无关冗余、取全量历史又成本过高的问题，论文提出多模态检索加精选方法 MARS，只取一条声学或语义最相关的历史来辅助当前句识别，并在 1.5K 小时训练下报告了优于 179K 小时顶级系统的混合错误率，代价是依赖微调 Whisper 建库与两遍解码的额外检索计算。

针对语音被人和自动语音识别系统窃听关键词的问题，论文用大语言模型选替换词加累积信号攻击做局部混淆、再用可逆信息隐藏嵌入扰动，在 LibriSpeech 上报告目标误导率 96.5% 与恢复音频 PESQ 4.45，代价是强扰动与可逆嵌入的存储开销和对齐依赖。