高效推理

📄 EM-KalmanNet: Learned Expectation-Maximization for Adaptive Tracking in Partially Known, Block-Wise Time-Varying State-Space Models 标签：#声源定位 #RNN #测试时自适应 #高效推理 #鲁棒性 8.8/10 | 创新 1.6/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 0.9/1 | 影响 1.2/1.5 | 开源 1.2/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 1/1.5 🔥 8.8/10 | 前25% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：高 | #声源定位 | #RNN | #测试时自适应 #高效推理 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Ori Cohen（School of ECE, Ben-Gurion University of the Negev, Israel） 通讯作者：正文未明确标注通讯作者 作者列表：Ori Cohen、Nir Shlezinger、Tirza Routtenberg（机构：School of ECE, Ben-Gurion University of the Negev, Israel） ...

📄 A Computationally Efficient Likelihood Approximation for Target Tracking in Time-Varying Multipath Channels 标签：#声源定位 #生成模型 #理论分析 #高效推理 9.8/10 | 创新 1.7/2 | 严谨 1.4/1.5 | 实验 1.4/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 1.3/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 1.3/1.5 🔥 9.8/10 | 前10% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：中 | #声源定位 | #生成模型 | #理论分析 #高效推理 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Ashwani Koul（Linköping University, Linköping, Sweden） 通讯作者：正文未明确标注 作者列表：Ashwani Koul、Gustaf Hendeby、Isaac Skog（机构：Linköping University；KTH；FOI-Swedish Defence Research Agency, Sweden） ...

📄 A Regularized Block Diagonal RLS Algorithm for Acoustic Echo Cancellation 标签：#回声消除 #模型压缩 #高效推理 #实时处理 #理论分析 7.2/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.3/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 1/1.5 | 开源 0/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 0.9/1.5 ✅ 7.2/10 | 前50% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：中 | #回声消除 | #模型压缩 | #高效推理 #实时处理 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Ruibin Hou（The College of Computer Science and Technology, Inner Mongolia Minzu University, Tongliao, 028000, Inner Mongolia, China） 通讯作者：正文未明确标注 作者列表：Ruibin Hou、Chenggang Zhang、Yufeng Diao（机构：The College of Computer Science and Technology, Inner Mongolia Minzu University, Tongliao, 028000, Inner Mongolia, China） ...

📄 PolyChirp: Multi-Species Birdsong Classification Using TinyML on Low-Power Acoustic Sensors 标签：#音频分类 #CNN #模型压缩 #高效推理 10.0/10 | 创新 1.6/2 | 严谨 1.4/1.5 | 实验 1.5/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.3/1.5 | 开源 1.5/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 1.3/1.5 🔥 10.0/10 | 前10% | 文档类型：系统技术报告 | 评分置信度：中 | #音频分类 | #CNN | #模型压缩 #高效推理 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Nathan Duboisset（École Polytechnique, Palaiseau, France；Freie Universität Berlin, Berlin, Germany） 通讯作者：正文未明确标注 作者列表：Nathan Duboisset、Zhaolan Huang、Felix Bießmann、Roudy Dagher、Antoine Lavandier、Emmanuel Baccelli（机构：École Polytechnique；Freie Universität Berlin；Berlin University of Applied Sciences (BHT)；HES-SO Valais-Wallis；Inria） ...

📄 Pre-Decoding Acoustic Triage for Budgeted Vision-Language Captioning of Untrimmed Egocentric Video 标签：#音视频理解 #CNN #多模态模型 #高效推理 9.0/10 | 创新 1.8/2 | 严谨 1.4/1.5 | 实验 1.4/1.5 | 清晰 0.9/1 | 影响 1.3/1.5 | 开源 0.5/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 1.3/1.5 🔥 9.0/10 | 前10% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：中 | #音视频理解 | #CNN | #多模态模型 #高效推理 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Masoud Jalayer（Aalto University，芬兰） 通讯作者：正文未明确标注 作者列表：Masoud Jalayer、Changyi Li、Yu Xiao（机构：Aalto University，芬兰（Dept. of Information Communications Engineering；Dept. of Electrical Engineering and Automation）） ...

📄 SlimDiffuSE: Towards Efficient Diffusion-Based Speech Enhancement using Slimmable Networks 标签：#语音增强 #扩散模型 #模型压缩 #高效推理 7.6/10 | 创新 1.7/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.4/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 1.2/1.5 | 开源 0/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 0.8/1.5 ✅ 7.6/10 | 前25% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：中 | #语音增强 | #扩散模型 | #模型压缩 #高效推理 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Nagashree K. S. Rao（Fraunhofer IIS, Am Wolfsmantel 33, 91058 Erlangen, Germany） 通讯作者：正文未明确标注 作者列表：Nagashree K. S. Rao、Shrishti Saha Shetu、Mohamed Elminshawi、Emanuël A. P. Habets、Andreas Brendel（机构：Fraunhofer IIS, Am Wolfsmantel 33, 91058 Erlangen, Germany；International Audio Laboratories Erlangen） ...

📄 Spiking Neural Networks for Energy-Efficient Object Detection in Forward-Looking Sonar Imagery 标签：#音频事件检测 #CNN #高效推理 #鲁棒性 8.5/10 | 创新 1.6/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.3/1.5 | 清晰 0.9/1 | 影响 1.3/1.5 | 开源 0.5/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 1.2/1.5 🔥 8.5/10 | 前25% | 文档类型：应用研究 | 评分置信度：中 | #音频事件检测 | #CNN | #高效推理 #鲁棒性 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Gwenevere Frank（Department of Electrical Engineering, University of California San Diego, La Jolla, CA 92093, USA） 通讯作者：正文未明确标注 作者列表：Gwenevere Frank、Gert Cauwenberghs（机构：Department of Electrical Engineering 与 Department of Bioengineering, University of California San Diego, La Jolla, CA 92093, USA） ...

📄 TurboBias 2.0: Streaming Context-Biasing for Production-Efficient ASR Systems 标签：#语音识别 #模型融合 #流式处理 #实时处理 #高效推理 9.0/10 | 创新 1.6/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.4/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 1.2/1.5 | 开源 1.2/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 1.1/1.5 🔥 9.0/10 | 前10% | 文档类型：系统技术报告 | 评分置信度：中 | #语音识别 | #模型融合 | #流式处理 #实时处理 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Vladimir Bataev（NVIDIA, Yerevan, Armenia） 通讯作者：Vladimir Bataev 作者列表：Vladimir Bataev、Lilit Grigoryan、Andrei Andrusenko、Nikolay Karpov、Vitaly Lavrukhin、Boris Ginsburg（机构：NVIDIA, Yerevan, Armenia；NVIDIA, Santa Clara, USA） ...

📄 WnW: Waxing-and-Waning KV Cache for Long-Form Speech LLMs 标签：#语音交互 #语音大模型 #高效推理 #长音频处理 9.4/10 | 创新 1.9/2 | 严谨 1.5/1.5 | 实验 1.4/1.5 | 清晰 0.9/1 | 影响 1.4/1.5 | 开源 0.5/1.5 | 复现 0.4/0.5 | 工程 1.4/1.5 🔥 9.4/10 | 前10% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：中 | #语音交互 | #语音大模型 | #高效推理 #长音频处理 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Yiming Yao（Xiamen University，School of Informatics；闽台非物质文化遗产数字化保护与智能处理重点实验室） 通讯作者：Jinsong Su 作者列表：Yiming Yao、Chenyang Lyu、Xuanfan Ni、Longyue Wang、Weihua Luo、Yazheng Yang、Jinsong Su（机构：Alibaba Group；Xiamen University，School of Informatics；闽台非物质文化遗产数字化保护与智能处理重点实验室） ...

📄 A Resource-Efficient CNN-Based EEG Auditory Attention Decoding ASIC 标签：#助听器 #CNN #实时处理 #高效推理 6.2/10 | 创新 1/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 0.9/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 0.9/1.5 | 开源 0/1.5 | 复现 0.1/0.5 | 工程 1.3/1.5 ✅ 6.2/10 | 前50% | 文档类型：系统技术报告 | 评分置信度：中 | #助听器 | #CNN | #实时处理 #高效推理 | arxiv 👥 作者与机构 Qier Ma、Richard George、Stefan Scholze、Christian Mayr 来自德累斯顿工业大学（Technische Universität Dresden）电气工程与信息技术系高并行 VLSI 系统与神经微电子讲席；Jehn Constantin 与 Tobias Reichenbach 来自埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希·亚历山大大学（FAU）生物医学工程人工智能系。项目获德国联邦研究、技术与航天部 Cluster4Future SEMECO 项目（03ZU1210FA）资助，论文带有 IEEE 版权声明。 ...