词级定位而非句级知道:WESR 把笑声哭声放回词的位置
针对非言语事件只知有无、不知在词何处的问题,论文以 21 类离散与连续事件的词级转写为目标,用位置感知的评测解耦词错与事件错,并以 1700+ 小时弱标注训练得到强基线,在保持词错误率基本稳定的代价下把宏平均 F1 做到 38.0%。
针对非言语事件只知有无、不知在词何处的问题,论文以 21 类离散与连续事件的词级转写为目标,用位置感知的评测解耦词错与事件错,并以 1700+ 小时弱标注训练得到强基线,在保持词错误率基本稳定的代价下把宏平均 F1 做到 38.0%。
针对只有视频级标签的稠密音视事件定位,CLASP 用双模态预测一致性找出显著锚点再向全时序传播语义,在 UnAV-100 与 ActivityNet1.3 上取得弱监督最优,但与全监督约 50% 平均精度仍有明显差距且更依赖锚点超参数。
针对被动声学监测中标注稀缺与域偏移问题,论文提出先做无监督结构发现再做定向验证的路线,用 MFCC 加 UMAP-HDBSCAN 组织大规模 soundscape 并以 LEAVES 做簇级标签传播,报告两站点约 98% 的四类区分准确率与最高 7.12 倍的标注加速,但 79-90% 的簇标签一致性与未解决的复音分离仍是主要代价与边界。
EgoEMS 针对院前急救中多成员协同与强流程性难以建模的问题,用 233 次模拟试验同步采集第一视角视频、音频、手表惯性与按压真值并标注 67 类关键步骤,基准显示监督变换器在分类达 62.3% 而零样本大模型仍明显落后,代价是模拟与真实出警之间仍有分布差距。
针对大音频语言模型时间定位不准、长音频难以端到端理解的问题,TimeAudio 用时间标记加绝对时间编码加分段令牌合并,并在 FTAR 时间任务数据上微调,在密集描述、定位与时间线摘要上报告了定位精度的提升,但密集描述的文本多样性仍有代价与边界。
针对转录标签缺少声学起止时间的问题,该研究用统一 26 类分类体系加四阶段自动时间戳管线构造大规模监督,并用非自回归槽填充模型联合预测词边界与事件边界,在 NVV-TimeBench 上报告 Micro F1 71.0% 与 Macro mMAE 59.6 ms,但短促低能量类别仍明显更难。
音频分类 | 6.7/10
音频分类 | 5.7/10
音频理解 | 6.9/10
音频分类 | 8.1/10
音频事件检测 | 7.1/10
音频分类 | 5.1/10
音频事件检测 | 6.4/10
回声消除 | 4.9/10
音频事件检测 | 8.8/10
音频事件检测 | 9.8/10
音频事件检测 | 8.5/10
音频事件检测 | 6.6/10
音频事件检测 | 6.7/10
音频事件检测 | 6.0/10