论文解读
Latent Fourier Transform
这篇论文旨在解决现有音乐生成模型难以对**任意时间尺度**上的音乐模式进行精确控制的问题。作者提出了**潜在傅里叶变换（LatentFT）** 框架，其核心是将离散傅里叶变换应用于由扩散自编码器编码得到的**潜在向量序列**，从而得到“潜在频谱”。通过在训练过程中对潜在频谱进行随机频率掩码，迫使解码
生成模型
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Elucidating the SNR-t Bias of Diffusion Probabilistic Models
这篇论文的核心贡献是识别并系统分析了扩散概率模型（DPMs）中一个基础性问题——信噪比-时间步（SNR-t）偏差。该偏差指推理时去噪样本的实际SNR与其所分配时间步t所理论对应的SNR不匹配，这种错位源于训练时的严格耦合在推理时被累积误差打破。作者通过详实的实验（滑动窗口测试、前向与反向过程对比）揭
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ClariCodec: Optimising Neural Speech Codes for 200bps Communication using Reinforcement Learning
这篇论文旨在解决卫星、水下等极端带宽受限场景下（如200bps）语音通信清晰度严重下降的问题。传统编解码器以波形重建为目标，在超低比特率下会将宝贵的比特分配给不必要的声学细节，而非核心语义信息。为此，
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Dual-Axis Generative Reward Model Toward Semantic and Turn-taking Robustness in Interactive Spoken Dialogue Models
本文旨在解决全双工语音对话模型（SDMs）实现类人交互的核心挑战。现有自动化评估指标流于表面（如统计行为或预测时机准确率），无法为强化学习提供可靠的奖励信号，而人工评估成本高昂且难以扩展。为此，作者提
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UniPASE: A Generative Model for Universal Speech Enhancement with High Fidelity and Low Hallucinations
这篇论文旨在解决通用语音增强（USE）中生成模型面临的“高感知质量”与“低内容幻觉”难以兼得的核心矛盾。作者提出了UniPASE框架，它扩展了其先前的低幻觉PASE模型，以处理包括噪声、混响、丢包、风