CNN

📄 Deep Learning Based Relative Transfer Matrix Estimation for Multiple Sources and Multiple Microphones 标签：#语音增强 #CNN #RNN #多通道 #模型评估 5.1/10 | 创新 1.2/2 | 严谨 0.8/1.5 | 实验 0.8/1.5 | 清晰 0.6/1 | 影响 0.7/1.5 | 开源 0/1.5 | 复现 0.1/0.5 | 工程 0.9/1.5 📝 5.1/10 | 后50% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：高 | #语音增强 | #CNN | #RNN #多通道 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Oshan A. B. Yalegama（Department of Electronic and Telecommunication Engineering, University of Moratuwa, Sri Lanka） 第二作者：Wageesha N. Manamperi（School of Engineering, The Australian National University, Australia；其邮箱为 University of Moratuwa 邮箱，机构标注与邮箱存在不一致） 通讯作者：论文未明确标注通讯作者，仅通过脚注列出两位作者的邮箱 yalegamammoab.20@uom.lk 和 wageesham@uom.lk 💡 毒舌点评 本文首次把 ReTM 估计从协方差基线推进到监督深度学习，三种架构分别覆盖 STFT 深度卷积、时域滤波器组和 BiLSTM 时序建模，FuSNet 在仿真指标上确实有明显提升，LAeNet 的下游降噪效果也值得关注。但实验规模极小、完全依赖仿真，测试集在多数场景中只有 10 秒；正文与表格之间存在“场景 B 中 SCoNet MSE 优于 FuSNet”这类直接与数据相悖的表述；FuSNet 在下游语音增强中反而从 Baseline 的 4.07 dB 跌到 −1.19 dB，说明 ReTM 精度高不等于降噪有用；LAeNet 训练时拼接了目标信号却未说明推断输入，存在训练/推断不一致的严重疑点。再加上只给了音频样本、没有代码和权重，论文可靠性被明显拖累。 ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-08-13 共分析 18 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 18 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音合成 4篇 ████ #语音识别 4篇 ████ #语音增强 3篇 ███ #音视频生成 2篇 ██ #音乐生成 1篇 █ #音视频问答 1篇 █ #音频事件检测 1篇 █ #音频生成 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（18 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 文档类型 主任务 🥇 MiDashengLM-Gen: Unified Audio Scene Generation via LLM 8.0分 前25% 方法研究 #音频生成 🥈 UniSwap: Streaming Audio-Visual Identity Swapping for T 7.8分 前25% 方法研究 #音视频生成 🥉 Confucius4-TTS: Transcript-Free Cross-Lingual Zero-Shot 7.7分 前25% 系统技术报告 #语音合成 4. The SLT 2026 SmartGlasses Challenge: Benchmarking Egoce 7.5分 前25% 数据集与基准 #语音识别 5. Dialogue-Aware Video-to-Music Generation Using Public D 7.1分 前50% 数据集与基准 #音视频生成 6. Rethinking Language Model-Based Generative Speech Enhan 7.1分 前50% 方法研究 #语音增强 7. Easper: An Accessible ASR Pipeline for Language Documen 7.0分 前50% 系统技术报告 #语音识别 8. On-Policy Self-Distillation for Multi-Dialect ASR: Mast 7.0分 前50% 方法研究 #语音识别 9. Luna-TTS Family Technical Report 6.9分 前50% 系统技术报告 #语音合成 10. Do Text-to-Music Models Really Follow Instructions? A C 6.8分 前50% 数据集与基准 #音乐生成 11. Qwen-MusicAVQA-7B: A Multimodal Model for Music Audio-V 6.6分 前50% 方法研究 #音视频问答 12. DonorRank: Donor Language Selection for Low-Resource Cr 6.6分 前50% 方法研究 #语音识别 13. RT-SEMamba: Real-Time Speech Enhancement Mamba via Prog 6.6分 前50% 方法研究 #语音增强 14. Phoenix TTS: High-Fidelity Synthesis and Voice Conversi 6.5分 前50% 系统技术报告 #语音合成 15. MuseCritic: Learning Multi-Aspect Song Rewards through 6.5分 前50% 方法研究 #音频质量评估 16. Robust Multi-Tier Infant-Centered Audio Understanding w 6.0分 前50% 方法研究 #音频事件检测 17. CookVoice: Unified Framework for Style Controllable Mul 6.0分 前50% 模型报告 #语音合成 18. Deep Learning Based Relative Transfer Matrix Estimation 5.1分 后50% 方法研究 #语音增强 📋 论文列表 🥇 MiDashengLM-Gen: Unified Audio Scene Generation via LLM-Driven Autoregressive Flow Matching 8.0/10 | 创新 1.3/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 1/1.5 | 开源 1.2/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1/1.5 ...

📄 BAMU: Bitstream-Aware Marginal-Utility Allocation for Frozen Pretrained Neural Speech Codecs 标签：#语音编码 #CNN #端到端 #高效推理 7.1/10 | 创新 1.3/2 | 严谨 1.3/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1/1.5 | 开源 0/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1/1.5 ✅ 7.1/10 | 前50% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：高 | #语音编码 | #CNN | #端到端 #高效推理 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Mingyu Zhao（未说明） 通讯作者：未说明 作者列表：Mingyu Zhao（未说明）、Zijian Lin（未说明）、Yutang Feng（未说明）、Jiatao Chen（未说明）、Fan Wang（未说明）、Jiehui Luo（未说明）、Yuhao Ding（未说明）、Jinchao Zhang（未说明）、Zhiyong Wu（未说明） 说明：论文文本未提供作者所属机构信息。 💡 毒舌点评 BAMU 最值得肯定的是把“真实序列化容器字节数”而非名义平均码率作为分配约束，并给出了可解码位流的完整闭环；这在神经语音编码的工程落地中是有价值的问题意识。但它本质上仍是“帧级 marginal-utility 预测 + 预算分配”的组合，且没有与 VRVQ 或其他自适应分配方法直接对比，导致“优于固定深度”这一结论的说服力打了折扣。DAC 最低码率退化被如实报告，但作者没能提出有效补救，只归因于 latent-MSE 效用目标的局限。 ...

📄 Neural Array-Generic Direction-of-Arrival Estimation Exploiting Array Transfer Functions 标签：#声源定位 #CNN #模型评估 6.4/10 | 创新 1.3/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 1/1.5 | 开源 0/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 0.8/1.5 ✅ 6.4/10 | 前50% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：中 | #声源定位 | #CNN | #模型评估 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Mikko Heikkinen（未说明） 通讯作者：未说明 作者列表：Mikko Heikkinen（未说明）、Archontis Politis（未说明）、Konstantinos Drossos（未说明）、Tuomas Virtanen（未说明） 💡 毒舌点评 用复值ATF替代几何坐标作为阵列条件，是解决非自由场、带壳体散射设备泛化的正确方向，手机型阵列上的泛化结果也确有价值。但全篇只有仿真实验，缺少与Neural-SRP、GI-DOAEnet、PhaseCoder等同赛道方法的对比，也没有证明"ATF优于坐标"的消融；CoordConv、跨通道共享注意力等关键设计同样没有组件级证据；不公开代码和数据让"array-generic"更像一个精致演示，而不是可验证的结论。 📌 核心摘要 论文提出利用复值方向性阵列传递函数（ATF）作为阵列元数据，配合多通道信号谱图进行神经网络声源到达方向估计，以解决大多数深度学习DoA方法只能用于训练阵列、难以泛化到未见设备的问题。核心网络由信号卷积编码器、ATF直接性卷积编码器、跨注意力融合和DoA解码器组成，输出多源笛卡尔向量；所有二维卷积均替换为CoordConv。区别于用麦克风坐标作为元数据的方法，ATF能描述非自由场、非全向、含壳体散射的实际设备。2D单源任务中，方法F1@5°=0.75、LE=4.0°，低于MUSIC（0.97/1.5°），但LE明显优于FCGA（9.8°）；3D多源任务中随着源数增加性能衰减比MUSIC更平缓，且mobile-like阵列泛化与单一阵列训练差距不大。意义在于提供了一条将物理阵列模型嵌入神经DoA估计、增强设备泛化性的路径。局限主要包括仅仿真验证、未与近年前沿阵列泛化DNN对比，且未提供代码或数据。 下文表格只列论文正文明确给出的代表性设置与结果；未报告的基线数字不作推断。 🔗 开源详情 代码：论文中未提及代码链接。论文仅给出 arXiv ID 2608.09425v1，未提供 GitHub、HuggingFace、ModelScope、项目主页或 Demo 地址。 ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-08-11 共分析 40 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 40 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #音视频理解 4篇 ████ #音频生成 4篇 ████ #音乐生成 3篇 ███ #音频字幕生成 3篇 ███ #声源定位 2篇 ██ #语音合成 2篇 ██ #语音情感识别 2篇 ██ #语音编码 2篇 ██ 📊 论文评分排行榜（40 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 文档类型 主任务 🥇 AVCap: Reinforcing Audio-Video Joint Caption with Detai 8.4分 前25% 方法研究 #音频字幕生成 🥈 Deferred Audio Pruning with Local Audio-Visual Dynamics 8.4分 前25% 方法研究 #模型剪枝 🥉 PACE: A Playback-Aligned Context Engine for LLM-Based F 8.0分 前25% 系统技术报告 #语音交互 4. REFRAMED: Towards Realistic Audio Description Generatio 8.0分 前25% 数据集与基准 #音频字幕生成 5. SraVaani 1.0: Scaling Inclusive Speech Recognition for 7.9分 前25% 模型报告 #语音识别 6. AudioMap: Cloze-and-Choice Reinforcement Learning for T 7.9分 前25% 方法研究 #音频字幕生成 7. SAMOT: State-Aware Step Modulation and Optimal Transpor 7.7分 前25% 方法研究 #音视频理解 8. ReLMCodec: Designing Predictable Speech Tokens from Pre 7.7分 前25% 方法研究 #语音编码 9. VoxZip: Semantic-Anchored Temporal KV Cache Compression 7.7分 前25% 方法研究 #音频理解 10. Steering dense music retrieval with open-vocabulary con 7.7分 前25% 方法研究 #音乐检索 11. VIOLET: High-Fidelity Violin Synthesis with Techniques 7.6分 前25% 方法研究 #音乐生成 12. SonicWeave: Chunk-Routed Mixture-of-Experts for Unified 7.6分 前25% 模型报告 #音频生成 13. Beyond Reconstruction: Full-Context Generative DiT for 7.5分 前25% 系统技术报告 #音乐生成 14. From Inaudible Inputs to Model Failures: Low-Frequency 7.4分 前50% 方法研究 #音频理解 15. Beyond Piano: Cross-Instrument MIDI Velocity Estimation 7.3分 前50% 方法研究 #音乐理解 16. omni-macos: On-Device Omni-Modal Search on Apple Silico 7.2分 前50% 系统技术报告 #音频检索 17. SCoPE: Training-Free Audio-Visual Event Perception via 7.1分 前50% 方法研究 #音视频理解 18. BAMU: Bitstream-Aware Marginal-Utility Allocation for F 7.1分 前50% 方法研究 #语音编码 19. Dramarrator: Object-Based Audio Editing for Audio Drama 7.0分 前50% 系统技术报告 #音频生成 20. CuteTTS: Efficient and High-Quality Speech Synthesis vi 7.0分 前50% 系统技术报告 #语音合成 21. RAG-Audio: Retrieval-Augmented Generation for Faithful 6.9分 前50% 方法研究 #音频生成 22. Listen, See and Track: Spatio-Temporal Audio-Visual Sou 6.7分 前50% 数据集与基准 #音视频问答 23. From Speech to Interaction: Analyzing Multimodal System 6.6分 前50% 系统技术报告 #音视频语音识别 24. MADBench: A Benchmark for Modality-Aware Audio Deepfake 6.6分 前50% 数据集与基准 #音视频理解 25. A Unifying Perspective on Audio Generative Modeling: La 6.5分 前50% 理论研究 #音频生成 26. Multilingual Emotion Neurons in Large Audio-Language Mo 6.5分 前50% 方法研究 #语音情感识别 27. DAVE: A Decoupled Audio-Visual Enhancement Framework fo 6.5分 前50% 系统技术报告 #音视频语音分离 28. Structured Phonological Representations for Audio-Artic 6.5分 前50% 方法研究 #语音属性识别 29. CtrlSpeech: Coarse-to-Fine Control for Expressive Speec 6.4分 前50% 方法研究 #语音合成 30. Neural Array-Generic Direction-of-Arrival Estimation Ex 6.4分 前50% 方法研究 #声源定位 31. AI-Guided Learning: Research on Knowledge and Skill Acq 6.3分 前50% 系统技术报告 #音视频理解 32. Speaker Role and Language Diarization for Analyzing Mul 6.3分 前50% 应用研究 #说话人日志 33. MusicLayout: Explicit Structural Planning for Controlla 6.3分 前50% 系统技术报告 #音乐生成 34. Mitigating Over-Suppression in Speech Enhancement via I 6.2分 前50% 方法研究 #语音增强 35. Physics-Informed Learning for Robust Acoustic Localizat 6.2分 前50% 方法研究 #声源定位 36. EmoS: A Theory-Grounded Framework for Evaluating and Al 6.2分 前50% 数据集与基准 #语音情感识别 37. Dynamic Clustering for Cross-Segment Permutation Alignm 6.2分 前50% 方法研究 #语音分离 38. The Voiceprint Fallacy: Why Voices Are Not Unique Biome 6.0分 前50% 综述 #说话人验证 39. Investigating Multimodal Informativity under Different 5.9分 前50% 方法研究 #多模态模型 40. Machine-Learning-Based Diagnostic Framework for Passive 5.6分 前50% 应用研究 #音频分类 📋 论文列表 🥇 AVCap: Reinforcing Audio-Video Joint Caption with Detail-Aware Reward 8.4/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 1/1.5 | 开源 1.2/1.5 | 复现 0.5/0.5 | 工程 1.2/1.5 ...

📄 Assessing AI-generated music detection in real-world broadcast monitoring 标签：#音频伪造检测 #CNN #数据集 #基准测试 #鲁棒性 6.8/10 | 创新 1.2/2 | 严谨 0.9/1.5 | 实验 0.9/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1/1.5 | 开源 0.5/1.5 | 复现 0.1/0.5 | 工程 1.2/1.5 ✅ 6.8/10 | 前50% | 文档类型：数据集与基准 | 评分置信度：中 | #音频伪造检测 | #CNN | #数据集 #基准测试 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：David López-Ayala（机构未说明） 通讯作者：未说明 作者列表：David López-Ayala（未说明）、Fernando García de la Cruz（未说明）、Pablo Zinemanas（未说明）、Emilio Molina（未说明）、Martín Rocamora（未说明） 💡 毒舌点评 BAMM 的定位对工业广播监控确实有价值，40 小时真实电视录音和 CFM/STB/RTB 三级评测让“合成广播不能完全代表真实广播”这一结论有了比较直接的证据。但审稿人无法忽略一个根本性设计问题：用于标注 BAMM 的五模型集成中包含了本文随后要评测的 CNN Clean，因此 CNN Clean 在 RTB 上的结果带有循环验证成分；同时 AI 类要求五模型一致同意，导致数据集只覆盖“干净条件下容易被集成识别”的 AI 音乐，而非广播场景中的自然分布。再加上评测只对比同一 CNN 架构的两个训练域变体，没有报告 SpecTTTra、逻辑回归、MLP 等已被用作集成组件的检测器在 BAMM 上的表现，“当前 CNN 训练方法不足”的方向性判断可信，但具体的量化边界被明显削弱。 ...

📄 How Much AI Is in This Track? Quantifying the Proportion of AI-Generated Stems in Hybrid Music Mixtures 标签：#音频伪造检测 #CNN #模型评估 8.3/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.1/1.5 | 开源 1.2/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1/1.5 🔥 8.3/10 | 前25% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：中 | #音频伪造检测 | #CNN | #模型评估 | arxiv 👥 作者与机构 第一作者：Fernando Garcia de la Cruz（未说明） 通讯作者：未说明 作者列表：Fernando Garcia de la Cruz（未说明）、David López-Ayala（未说明）、Pablo Zinemanas（未说明）、Emilio Molina（未说明）、Martín Rocamora（未说明） 💡 毒舌点评 将"AI音乐检测"从二元判断推向连续能量比回归，并用EnCodec伪影构造可控混合数据，问题意识和方法论都切中混合音乐生产的真实需求。可惜"AI stem"只是codec重建而非真实生成器输出，实验完全在自建pipeline中闭环，回归模型也仅是同一CNN换了输出头，距离部署级检测系统还差一次跨生成器的验证与模型校准。 ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-08-10 共分析 16 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 16 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音情感识别 2篇 ██ #音乐理解 2篇 ██ #音频伪造检测 2篇 ██ #音频生成 2篇 ██ #多模态模型 1篇 █ #歌唱生成 1篇 █ #语音合成 1篇 █ #语音增强 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（16 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 文档类型 主任务 🥇 How Much AI Is in This Track? Quantifying the Proportio 8.3分 前25% 方法研究 #音频伪造检测 🥈 Objects as Audio-Visual Modal Sound Fields 7.6分 前25% 方法研究 #音频生成 🥉 StreamArena: Toward Continuous, Interactive, and Long-H 7.6分 前25% 数据集与基准 #多模态模型 4. Frame-Level Pansori Mode Classification with Complement 7.6分 前25% 数据集与基准 #音乐理解 5. Multi Codec Discrete Diffusion Model for Text Guided Sp 7.3分 前50% 方法研究 #语音编辑 6. MI-MIDI: Mechanistic Interpretability of Text-to-MIDI G 7.1分 前50% 方法研究 #音乐生成 7. SemBridge: Semantic Token Anchoring for Continuous-Late 7.0分 前50% 方法研究 #语音合成 8. Do Audio Language Models Use Paralinguistic Evidence? C 6.9分 前50% 数据集与基准 #语音情感识别 9. Separating Decision-Rule Misalignment from Readout-Cove 6.8分 前50% 方法研究 #语音情感识别 10. MMAG: A Multi-Control Mixed Audio Generation Benchmark 6.8分 前50% 数据集与基准 #音频生成 11. Assessing AI-generated music detection in real-world br 6.8分 前50% 数据集与基准 #音频伪造检测 12. LSEAD: A Privacy-Preserving LLM-Based Speech Analysis F 6.6分 前50% 系统技术报告 #语音识别 13. Cloud-Boosted Low-Compute Multi-Channel Speech Enhancem 6.0分 前50% 方法研究 #语音增强 14. Shape Your Feed: An LLM-based Agentic System for Conver 5.7分 前50% 系统技术报告 #音视频交互 15. From Prompting to Describing: A Cross-Cultural Study of 5.5分 前50% 应用研究 #音乐理解 16. Beyond Call and Response: Modelling Reciprocal Coordina 5.5分 前50% 方法研究 #歌唱生成 📋 论文列表 🥇 How Much AI Is in This Track? Quantifying the Proportion of AI-Generated Stems in Hybrid Music Mixtures 8.3/10 | 创新 1.5/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1/1.5 | 清晰 1/1 | 影响 1.1/1.5 | 开源 1.2/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1/1.5 ...

📄 Beyond Residual Connections: Manifold-Constrained Hyper-Connections for Robust Speaker Representation Learning 标签：#说话人验证 #CNN #音频理解 #Transformer #模型评估 6.0/10 | 创新 1.2/2 | 严谨 1/1.5 | 实验 1/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 0.9/1.5 | 开源 0/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 0.8/1.5 ✅ 6.0/10 | 前50% | 文档类型：方法研究 | 评分置信度：中 | #说话人验证 | #CNN | #音频理解 #Transformer | arxiv 👥 作者与机构 作者列表为 Zezhong Jin、Xiaoyu Wang、Zhe Li、Chong-Xin Gan、Zilong Huang、Man-Wai Mak、Kong Aik Lee。论文脚注列出的单位有三个：1. 香港理工大学电子及资讯工程学系（Dept. of EEE, The Hong Kong Polytechnic University）；2. 百度（Baidu Inc.）；3. 香港大学言语、语言与认知实验室（Speech, Language, and Cognition Laboratory, The University of Hong Kong, Hong Kong SAR）。论文正文未逐位标注作者与单位的对应关系；第一作者 Zezhong Jin 的邮箱 zezhong.jin@connect.polyu.hk 可确认其属于香港理工大学。通讯作者信息未披露。 ...

语音/音乐/音频论文速递 2026-08-07 共分析 21 篇论文 ⚡ 今日概览 📥 抓取 21 篇 → 🔬 深度分析完成 🏷️ 热门方向 方向 数量 分布 #语音属性识别 2篇 ██ #语音识别 2篇 ██ #音乐生成 2篇 ██ #音视频生成 2篇 ██ #音频生成 2篇 ██ #声源定位 1篇 █ #语音交互 1篇 █ #语音伪造检测 1篇 █ 📊 论文评分排行榜（21 篇，按分数降序） 排名 论文 总分 分档 文档类型 主任务 🥇 AffectDF: The Most Comprehensive Benchmark for Speech D 8.4分 前25% 数据集与基准 #语音伪造检测 🥈 LILAC: An Idempotent Neural Speech Codec 8.1分 前25% 方法研究 #语音编码 🥉 KVAE: Family of Tokenizers for Multimodal Generative Mo 8.1分 前25% 模型报告 #音频编码 4. Decolonizing Linguistic Policies in Automated Speech Re 7.8分 前25% 理论研究 #语音识别 5. Audio-to-Score Transcription using Pre-trained Features 7.7分 前25% 数据集与基准 #音乐转录 6. Diff2Mix: Controllable Music Mixing via Diffusion Model 7.5分 前25% 方法研究 #音频生成 7. Vorch-Streamer: Extending Human Audio-Visual Generation 7.4分 前50% 方法研究 #音视频生成 8. EG-VAE: A Unified Framework for Electric Guitar Tone Tr 7.3分 前50% 方法研究 #音频生成 9. Explicit and Stable Pseudospectral Time-Domain Method f 7.2分 前50% 方法研究 #音频理解 10. FormBharo: Designing and Evaluating a Voice Agent for C 7.0分 前50% 系统技术报告 #语音交互 11. Whence the Voice? Self-supervised Dual-source Audio-Vis 6.8分 前50% 方法研究 #声源定位 12. Bias Analysis of L2 Speaking Assessment Systems Using C 6.7分 前50% 方法研究 #语音质量评估 13. Diff-Symbo: Text-Controlled Long-Duration Symbolic Musi 6.5分 前50% 方法研究 #音乐生成 14. Rethinking Automatic Music Mixing as Sequential Stem Bl 6.5分 前50% 方法研究 #音乐生成 15. How to Recognize New Words: A Comparison Between Contex 6.4分 前50% 方法研究 #语音识别 16. Beyond Residual Connections: Manifold-Constrained Hyper 6.0分 前50% 方法研究 #说话人验证 17. A Study of ASR Adaptation and Representation Dimensiona 5.7分 前50% 方法研究 #语音情感识别 18. PD-GS: Phoneme-Driven 3DGS for Audio-Driven Talking Hea 5.6分 前50% 方法研究 #音视频生成 19. The interface of intonation and lexical tone: Boundary 5.6分 前50% 综述 #语音属性识别 20. C\(^3\)PO: Evaluating Cross-Modal Composition and Counter 5.5分 前50% 数据集与基准 #音视频问答 21. ECHO: A Locally-Deployable Agentic Health Assistant wit 5.5分 前50% 系统技术报告 #语音属性识别 📋 论文列表 🥇 AffectDF: The Most Comprehensive Benchmark for Speech Deepfake Detection against Emotionally Expressive Attacks 8.4/10 | 创新 1.4/2 | 严谨 1.2/1.5 | 实验 1.2/1.5 | 清晰 0.8/1 | 影响 1.3/1.5 | 开源 1.2/1.5 | 复现 0.3/0.5 | 工程 1/1.5 ...