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Meta-Ensemble Learning with Diverse Data Splits for Improved Respiratory Sound Classification
音频分类 | 8.0/10
数据增强
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Psychologically-Grounded Graph Modeling for Interpretable Depression Detection
语音情感识别 | 8.0/10
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Beyond Acoustic Sparsity and Linguistic Bias: A Prompt-Free Paradigm for Mispronunciation Detection and Diagnosis
发音错误检测 | 8.5/10
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Transformer-Based Rhythm Quantization of Performance MIDI Using Beat Annotations
音乐信息检索 | 8.0/10
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Enhancing ASR Performance in the Medical Domain for Dravidian Languages
这篇论文旨在解决达罗毗荼语言（Telugu和Kannada）在医疗领域自动语音识别（ASR）中面临的标注数据稀缺和语言形态复杂两大挑战。其核心方法是提出一个“置信度感知训练框架”，该框架通过一个混合置信度评分机制（结合静态的感知、声学相似性、WER分数和动态的模型熵），对混合了真实与合成语音的训练数
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Enhancing Speaker Verification with Whispered Speech via Post-Processing
1. **问题**：耳语语音因缺乏声带振动，其声学特征与正常语音差异显著，导致现有的说话人验证系统性能严重下降。这在用户为保护隐私而低语、或因疾病无法正常发声等实际场景中构成挑战。 2. **方法核心**：在预训练的说话人验证骨干网络（ReDimNet-B6）之上，添加一个轻量级的编码器-解码器结构
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Audio Spoof Detection with GaborNet
本论文旨在解决传统SincNet前端在音频伪造检测中因有限长度sinc函数截断导致的频率泄漏问题。作者提出使用可学习的Gabor滤波器组（GaborNet）替代SincNet，并将其集成到两种先进的端到端检测架构RawNet2和RawGAT-ST中。同时，论文探索了将LEAF（Learnable F
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Benign Fine-Tuning Breaks Safety Alignment in Audio LLMs
这篇论文首次系统研究了良性（无害）音频数据微调对音频大模型安全对齐的破坏作用。**要解决的问题**是：用户出于提升模型性能目的进行的常规微调，是否会无意中破坏模型的安全防护？**方法**上，作者提出了一个基于嵌入空间邻近度的过滤框架，从语义、声学及混合维度，选择性地用与有害内容在表示空间上相近的良性
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Environmental Sound Deepfake Detection Using Deep-Learning Framework
本文针对环境声音（如声音事件、声音场景）的深度伪造检测这一新兴任务，提出了一个系统的深度学习框架。**核心贡献**在于通过大量实验，系统评估了不同频谱图（MEL, CQT, Gammatone）、多种CNN架构（ResNet, Inception等）以及预训练模型（BEATs）在该任务上的表现，并验
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ArtifactNet: Detecting AI-Generated Music via Forensic Residual Physics
这篇论文旨在解决AI生成音乐检测中普遍存在的泛化能力差的问题。当前主流方法（如CLAM、SpecTTTra）通过学习AI音乐的声音特征，在面对未见过的生成器时性能急剧下降。作者提出了一个核心假设：当前主流AI音乐生成器（如Suno, Udio）都依赖神经音频编解码器（如EnCodec）的残差矢量量化
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Still Between Us? Evaluating and Improving Voice Assistant Robustness to Third-Party Interruptions
本文旨在解决语音语言模型（SLMs）在真实场景中无法有效区分主要用户与第三方插入语音（Third-Party Interruption, TPI）的问题，这会导致上下文理解失败。为此，作者首先创建了 **TPI-Train**，一个包含8.8万个样本的训练数据集，其核心设计是“说话人感知的难负例”，
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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：