少样本 | 语音/音乐/音频论文速递

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MoVE: Translating Laughter and Tears via Mixture of Vocalization Experts in Speech-to-Speech Translation

这篇论文旨在解决语音到语音翻译（S2ST）系统普遍缺失非语言声音（如笑声、哭泣）和情感韵律的问题，这严重限制了跨语言交流的自然度和语用准确性。作者提出了三大贡献：1) 一个**可扩展的表达性数据合成管道**，能自动生成高质量、带情感标注的S2ST训练对，克服了数据稀缺瓶颈；2) **MoVE（混合声

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Few-Shot and Pseudo-Label Guided Speech Quality Evaluation with Large Language Models

本文旨在解决非侵入式语音质量评估在标注数据有限场景下的性能瓶颈。作者提出了GatherMOS框架，其核心是将大语言模型（如GPT-5）作为一个元评估器，通过精心设计的文本提示，融合多类异构信号：包括手

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SpeakerRPL v2: Robust Open-set Speaker Identification through Enhanced Few-shot Foundation Tuning and Model Fusion

本文旨在解决开放集说话人识别中的鲁棒性问题，即系统在仅有少量目标说话人注册样本的情况下，需同时准确识别已知说话人并可靠拒识未知说话人。作者在先前SpeakerRPL V1框架基础上提出了三项关键改进：