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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
自监督学习
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ProSDD: Learning Prosodic Representations for Speech Deepfake Detection against Expressive and Emotional Attacks
这篇论文旨在解决当前语音深度伪造检测（SDD）系统在面对富有表现力和情感的合成语音攻击时泛化能力不足的核心问题。现有方法过度依赖伪造数据，容易学习数据集特定的伪影，而非自然语音的可迁移特征。为此，作者
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Sky-Ear: An Unmanned Aerial Vehicle-Enabled Victim Sound Detection and Localization System
本文针对无人机搜救任务中视觉系统受遮蔽、能耗高的问题，提出了一个名为“Sky-Ear”的音频驱动受害者检测与定位系统。核心方法是设计了一个基于环形麦克风阵列的两阶段处理框架：在“哨兵阶段”，系统利用单
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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
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X-VC: Zero-shot Streaming Voice Conversion in Codec Space
这篇论文旨在解决零样本语音转换中**高保真说话人迁移**与**低延迟流式推理**难以兼得的核心挑战。作者提出了**X-VC**系统，其核心创新在于**在预训练神经编解码器（SAC）的潜在空间中进行一步