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HARNESS: Lightweight Distilled Arabic Speech Foundation Models
这篇论文针对阿拉伯语语音识别、方言识别和情感识别中通用多语言/英语模型性能不足、且大模型难以部署的问题，提出了 HArnESS——一个以阿拉伯语为中心的自监督语音模型家族。作者采用 HuBERT 风格的迭代自蒸馏框架，先在大规模阿拉伯语-英语双语数据（约 23K 小时）上训练 24 层的教师模型 H
知识蒸馏
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Audio-Cogito: Towards Deep Audio Reasoning in Large Audio Language Models
这篇论文旨在解决大型音频语言模型（LALMs）在复杂音频推理任务上能力不足且依赖昂贵闭源数据的问题。作者提出了一个名为**Audio-Cogito**的全开源解决方案，其核心是**Cogito-Pip
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On the Distillation Loss Functions of Speech VAE for Unified Reconstruction, Understanding, and Generation
本文针对现有语音变分自编码器（VAE）在统一语音重建、理解和生成任务上表现不平衡的问题（尤其是理解能力差），系统性地研究了蒸馏损失函数的设计空间。作者探索了三种将自监督学习（SSL）模型知识蒸馏到VA
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Why Your Tokenizer Fails in Information Fusion: A Timing-Aware Pre-Quantization Fusion for Video-Enhanced Audio Tokenization
这篇论文深入探讨了在端到端音频语言模型中，将视觉信息融入音频分词器时普遍存在的“理解提升但重建质量下降”的核心矛盾。作者通过系统性实验，揭示了三个关键发现：融合位置（在量化前还是量化后）至关重要；在离