语音识别

1. **要解决什么问题**：儿童语音自动识别（ASR）错误率高，影响语言学习、阅读辅助等应用。传统置信度估计方法在噪声大、模式多变的儿童语音上可能失效。需要一种在转录后（utterance级别）自动识别哪些ASR输出是可靠的方法，以减少人工审核负担。 2. **方法核心是什么**：提出两种基于

这篇论文报告了APRVOS系统，一个专为MEVIS_Audio（音频条件下的指代视频对象分割）任务设计的冠军方案。**要解决的问题**是传统文本指代分割模型无法直接处理包含噪声、不完整且可能描述视频中不存在物体的语音输入。**采用的方法**是一个四阶段流水线：首先使用VibeVoice-ASR将语音

本文旨在解决语音大模型（SpeechLLMs）在推理时产生的“幻觉”问题，即生成与输入音频不符的流畅文本。现有方法依赖昂贵的黄金标准输出，而文本LLM的方法无法捕捉音频特有信号。为此，作者提出了四个基于注意力图的轻量级指标（AudioRatio, AudioConsistency, AudioEnt

这篇技术报告全面介绍了Qwen3.5-Omni，一个能够统一理解与生成文本、图像、音频和音视频内容的全模态大语言模型。**要解决的问题**是现有模型在实时交互、跨模态推理和自主智能体行为方面的局限性。**采用的方法**是基于“思考者-说话者”架构，引入了多项关键创新：1）思考者和说话者均采用混合注意

本文旨在解决训练单一自动语音识别（ASR）模型同时高效支持高精度离线转写和低延迟流式识别这一挑战。现有统一模型在低延迟流式模式下性能下降明显。作者提出了一个统一的RNN-Transducer (RNNT) 框架，其核心是结合了**带右上下文的chunk限制注意力**和**动态chunk卷积（DCCo

本文旨在解决古兰经语音研究领域缺乏大规模、多样化、细粒度标注数据集的问题。为此，作者提出了**Tadabur**数据集及其自动化构建流水线。该流水线首先从公共平台收集音频，并利用大语言模型（Gemini）从非结构化文本中提取标准化元数据（如章节、朗诵者）。核心步骤是**Ayah Alignment

这篇论文旨在解决现有印度语言语音识别（Indic ASR）基准不反映真实场景、评估方法不公平的核心问题。为此，作者构建了“Voice of India”大规模基准，其数据源自3.6万名说话者的非脚本化电话对话，覆盖15种主要印度语言和139个地区集群，总计536小时。关键创新在于采用了考虑拼写变体的

本文针对卫星、水下通信等超低比特率（200bps）场景下，传统神经语音编解码器因优化重建质量而牺牲可懂度的问题，提出了ClariCodec。其核心方法是将编码器的量化过程重新定义为一个随机策略，并利用强化学习（RL），以词错率（WER）作为奖励信号对编码器进行微调，而冻结解码器等声学重建管线。实验表

这篇论文针对两种音系极其复杂、资源极度匮乏的濒危东高加索语言（Archi和Rutul），首次建立了语音识别（ASR）基准。作者们整合并标准化了现有的语言学记录，创建了约50分钟和1小时20分钟的语音-文本数据集。他们评估了多种前沿ASR模型（wav2vec2, Whisper, Qwen2-Audi

本文提出了NIM4-ASR，一个面向生产环境的高效、鲁棒且可定制的实时语音识别框架。该工作旨在解决现有LLM-based ASR在实际部署中的三大挑战：1) 轻量化模型性能严重下降（有限的向下扩展性）；2) 在声学挑战条件下产生幻觉；3) 缺乏生产就绪的热词定制机制。为此，作者提出了一套原则性的多阶

这篇论文旨在探究自监督语音模型（S3M）的不公平性究竟在模型的哪个层级产生。研究团队采用了一种轻量级的线性探针方法，在多个S3M（如WavLM, Wav2Vec2, BEST-RQ, Whisper）的每一层嵌入上，同时评估了说话人识别（SID）和自动语音识别（ASR）任务的整体性能及对不同说话人组

这篇论文旨在解决爱尔兰语语音识别（ASR）领域缺乏统一、可靠评估标准的问题。现有工作或基准要么忽略爱尔兰语特有的文本规范（如保留fada变音符号、初始辅音突变），要么在不同数据集和归一化方法下进行，导致结果无法比较。为此，作者提出了**BlasBench**，一个开放的评估框架，其核心是一个**爱尔

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

这篇论文针对传统ASR的两大盲区——WER指标对语义错误不敏感、以及系统无法通过自然交互进行纠错——提出了Interactive ASR框架。首先，作者引入S²ER（Sentence-level Semantic Error Rate），利用LLM-as-a-Judge二元判断识别结果与参考文本是否

本文提出了 MUSCAT，一个用于评估多语言科学对话场景下自动语音识别（ASR）性能的新基准。数据集包含 6 组双语对话录音（共约 65 分钟，9,066 词），涉及英语与德语、土耳其语、中文、越南语的配对对话；每组对话使用 Meeting Owl 3、ReSpeaker USB 麦克风阵列和 Me

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，

这篇论文旨在解决语音大模型（SLLM）在识别训练数据中稀有或未见的“偏置词”时性能不佳的问题。传统方法依赖于为偏置词提供精确的音素序列（通过G2P系统生成），但这对用户有专业要求且工具兼容性差。为此，

这篇论文探索了将扩散语言模型（DLM）应用于自动语音识别（ASR）任务的新方法。其核心目标是利用扩散模型的双向注意和并行生成能力，来提升基于传统编码器（如CTC）生成的ASR候选假设的准确性。论文主要