大语言模型

该研究在统一的以大语言模型为中心的语音语言模型框架下比较耦合与解耦语音分词器并引入多词元预测与说话人感知建模，最强证据是 12 倍压缩下词错误率从 6.07 降到 3.01 且合成成功率保持 100%，代价是主观质量指标 UTMOS 随压缩略有下降且高压缩更依赖说话人嵌入。

针对从双人对话推断熟人与陌生人及具体熟人关系的问题，论文提出免训练的多角色辩论与竞争裁决流程，在同一过滤测试集上比较零样本与辩论基线，结构化交互在文本与音文结合上取得宏 F1 领先，但纯音频提升不稳定且多次调用带来更高推理成本。

针对同传中为控延迟而产生的改写与概括，EviSI 用共享源证据与 Anchor/Event/Logic/Fluency 分工配合调和与确定性扣分来区分可接受变体与事实错误，在英中方向上恢复了人类系统总排序但在逐条输出上仍表现混杂。

针对多房间中墙体遮挡导致单点麦克风观测碎片化的问题，论文用分布式麦克风的拓扑感知图融合与几何约束的冻结大语言模型推理将声学证据补全为物理一致的叙事，并在受控仿真中以三元组与空间一致性等指标验证其相对集中式基线的优势与代价。

针对全曲音乐视频需要把歌曲语义与音乐结构转成连贯视觉发展的难题，MVWeaver 用层次化规划把总概念逐级展开为可渲染镜头，并用从真实歌曲-MV 对中学习到的歌曲到视觉桥接来条件化规划，证据显示其在歌曲贴合与长程连贯上优于同条件基线，但增益依赖桥接监督与层次资产复用。

该工作把确定性增强输出当作有观测支撑但不完美的证据，用有限标量量化码空间的汉明距离在解码时约束自回归大语言模型，并按残余信噪比自适应接地强度再做局部重排，在低信噪比下保住内容忠实度的同时挽回感知质量，但强接地仍会带来感知代价且极端尾部错误不能完全消除。

TurnFSM 把语义 VAD 与 utterance 级拒绝写成先提交后接受或拒绝的有限状态转移并用一阶依赖实现流式预测，在内部语义 VAD 上报告成功率 82.41% 与成功延迟 80.9 ms，在拒绝上报告 FAR 3.35% 与 FRR 16.04%，代价是仍需两阶段对齐与大模型推理开销。

针对合成文本同时学轮次与语义不可靠的问题，该工作用真实人与人语音学轮次、用可改写的人与智能体文本保语义，配合规则化事件转磁带与来源感知校准损失，在等量 token 下把轮次 F1 从约 0.34 提升到约 0.65 并把语义恢复到接近基座上限，代价是暂停处理仍弱于保守系统且单带离散化会丢信息。

针对中文语音识别中口语忠实转写与书面可读转写难以兼顾的问题，论文用成对监督加提示词选形式训练一个共享模型，并以数字关键词加权的序列优化和分开考核必须改与禁止改的协议证明其在必须规范化上达到 4.64% I-CER 与 94.85% 关键词 F1、在禁止改上达到 95.18% 保留率，而无数字控制集上未引入虚假数字。

该规则验证基准收集 3456 个跨 109 语言的难译输入；在 911 个纯文本难例的盲测与 Gemma 4 验证下，人类参考译文通过率为 99.1%，Gemini 3.1 Pro 为 43.8%。人译高通过部分由收录条件保证；提供人工规则后的高分属于特权信息诊断，不代表模型自生成规则的能力。

论文在 LoRA 适配的 ASR-LLM 中复用基座 LLM，以对应层隐状态的余弦相似度和范数比定位需语义纠错的词；单遍混合解码的平均实体错误率为 18.38%，有效搜索宽度约为贪心的 1.4 倍，双遍精修则把波束基线的 18.29% 降到 17.69%，但其总计算成本与墙钟时间未量化。

语音合成 | 6.8/10

语音交互 | 6.3/10

语音合成 | 7.4/10

语音情感识别 | 7.1/10

语音情感识别 | 7.0/10

语音识别 | 7.4/10

语音增强 | 8.0/10

语音伪造检测 | 6.4/10

音视频理解 | 5.5/10