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ICASSP 2026 语音/音频论文详细分析 共分析 898 篇 ICASSP 2026 论文 🎯 任务分类 点击任务标签查看该方向所有论文： 语音识别（102篇） 语音增强（75篇） 语音合成（63篇） 语音情感识别（49篇） 音频分类（39篇） 音频生成（39篇） 音乐生成（31篇） 空间音频（31篇） 音频深度伪造检测（29篇） 音乐信息检索（26篇） 语音分离（25篇） 语音生物标志物（24篇） 音频事件检测（21篇） 模型评估（16篇） 声源定位（15篇） 音频问答（15篇） 生物声学（12篇） 音频安全（11篇） 音频检索（11篇） 音乐理解（11篇） 语音对话系统（10篇） 语音匿名化（10篇） 说话人验证（10篇） 说话人分离（9篇） 语音转换（9篇） 语音质量评估（8篇） 语音翻译（8篇） 语音伪造检测（8篇） 多模态模型（6篇） 音视频（6篇） 语音编码（5篇） 基准测试（5篇） 语音评估（5篇） 语音活动检测（5篇） 歌唱语音合成（5篇） 语音克隆（4篇） 语音问答（3篇） 情感分析（3篇） 音频场景理解（3篇） 音频增强（3篇） 语音识别 #语音翻译（3篇） 数据集（3篇） 音乐检索（3篇） 语音大模型（3篇） 歌唱语音转换（3篇） 视觉语音识别（2篇） 多模态情感识别（2篇） 信号处理（2篇） 语音理解（2篇） 领域适应（2篇） 听觉注意力解码（2篇） 多模态情感分析（2篇） 情感识别（2篇） 跨模态（2篇） 音频压缩（2篇） 音乐源分离（2篇） 关键词检测（2篇） 说话人日志（2篇） 跨模态检索（2篇） 水下声学目标识别（2篇） 视频生成（2篇） 听觉注意解码（1篇） 视频高光检测（1篇） 多音高估计 #音符跟踪（1篇） 歌唱语音转录（1篇） 异常声音检测（1篇） 脑机接口（1篇） 脑信号编码（1篇） 实体消歧（1篇） 音频检索 #音频分类（1篇） 目标说话人提取（1篇） 语音转换 #语音增强（1篇） 音频超分辨率（1篇） 基频估计（1篇） 语音发现（1篇） 语音表示学习（1篇） 数据集对齐（1篇） 预训练（1篇） 医疗AI（1篇） 语音解码（1篇） 说话人合成（1篇） 说话人脸生成（1篇） 说话人检测（1篇） 多模态对话意图识别（1篇） 视频理解（1篇） 音乐推荐（1篇） 视频设备识别（1篇） 说话人识别（1篇） 房间脉冲响应去噪（1篇） 音频质量评估（1篇） 主动降噪（1篇） 舞蹈生成（1篇） 歌唱旋律提取（1篇） 声场估计（1篇） 语音编码器（1篇） 音频编辑（1篇） 零样本关键词检测（1篇） 音频分离（1篇） 音频无损编码（1篇） 语音增强 #对抗防御（1篇） 音视频实例分割（1篇） 视频到音频生成（1篇） 语音摘要（1篇） 音频水印（1篇） 说话人日志 #语音分离（1篇） 联邦学习（1篇） 音乐混合（1篇） 视频片段检索（1篇） 神经解码（1篇） 视频检索（1篇） 语音驱动动作生成（1篇） 视频问答（1篇） 音频分类 #零样本学习（1篇） 主题建模（1篇） 说话人生成（1篇） 对抗样本（1篇） 音频描述（1篇） 主动噪声控制（1篇） 音乐分离（1篇） 音乐源提取（1篇） 音乐转录（1篇） 房间脉冲响应（1篇） 语音识别 #语音合成（1篇） 音频场景分类（1篇） 多通道（1篇） 音频效果估计（1篇） 音频信号处理（1篇） 回声消除（1篇） 语音生成（1篇） 实时处理（1篇） 音频大模型（1篇） 声学建模（1篇） 迁移学习（1篇） 课堂阶段分割（1篇） 噪声控制（1篇） 音频字幕生成（1篇） 轻度认知障碍检测（1篇） 音乐分类（1篇） 槽填充（1篇） 多模态学习（1篇） ⚡ 今日概览 📥 898 篇 → 🔬 深度分析完成 ...

📄 UMA-SPLIT: Unimodal Aggregation for Both English and Mandarin Non-Autoregressive Speech Recognition #语音识别 #端到端 #多语言 #非自回归模型 #CTC ✅ 7.5/10 | 前25% | #语音识别 | #端到端 | #多语言 #非自回归模型 学术质量 6.0/7 | 选题价值 1.5/2 | 复现加成 0.5 | 置信度 高 👥 作者与机构 第一作者：Ying Fang（浙江大学；西湖大学工程学院） 通讯作者：Xiaofei Li（西湖大学工程学院；西湖高等研究院） 作者列表：Ying Fang（浙江大学；西湖大学工程学院），Xiaofei Li（西湖大学工程学院；西湖高等研究院） 💡 毒舌点评 亮点：用一个极其简单（将一个帧特征映射为两个token表示）的分裂模块，就巧妙地解决了UMA方法在英语BPE token上的核心矛盾——即单个聚合帧可能对应多个细粒度token的问题，堪称“四两拨千斤”。 短板：论文对“为何大模型在UMA后帧率反而更高、生成更多空白token”这一有趣现象只字未提分析，留下了理论解释的空白；同时，作为宣称匹配AR模型性能的NAR工作，未深入讨论与更强AR解码器（如大型LM集成）在性能天花板上的潜在差距。 📌 核心摘要 要解决的问题：原始的UMA（单峰聚合）方法在英语等使用BPE分词的语言上效果不佳，因为单个音节可能被拆分为多个token，或单个token对应的声学帧数过少，无法形成有效的单峰聚合权重。 方法核心：提出UMA-SPLIT模型，在原有UMA动态聚合声学帧的基础上，增加一个简单的“分裂模块”，将每个聚合后的特征帧显式地映射到两个可能的文本token表示上，然后计算CTC损失。这使得模型能够灵活处理一个聚合帧对应零个、一个或两个非空token的情况。 与已有方法相比新在哪里：这是首次尝试将基于显式帧聚合的UMA框架扩展到英语识别。核心创新点在于设计了分裂模块，突破了原始UMA“一个聚合帧严格对应一个token”的限制，增强了模型对细粒度token的表达能力。 主要实验结果：模型在两大基准测试上取得了优异性能。在LibriSpeech上，Large模型（149M参数）达到2.22% / 4.93% 的WER（clean/other），性能匹配甚至超越了同类的AR混合CTC/AED模型（2.14%/4.55%），且推断速度快约10倍。在AISHELL-1上，CER达到4.43%，与最优的AR基线持平，且优于其他NAR模型。 模型 类型 LibriSpeech WER (clean/other) AISHELL-1 CER (test) 参数量 E-Branchformer (L), hybrid AR 2.14 / 4.55 - 149M UMA-Split (L) (prop.) NAR 2.22 / 4.93 - 149M Branchformer (B), hybrid AR - 4.43 45M UMA-Split (prop.) NAR - 4.43 46M 实际意义：该方法使得非自回归模型在保持高速推断优势的同时，在英语和普通话识别上都能达到与复杂自回归模型相媲美的准确率，为构建实用、高效的多语言语音识别系统提供了有力的技术方案。 主要局限性：引入分裂模块略微增加了模型的计算开销；论文未对模型在大参数规模下的某些反常统计现象（如UMA后帧率升高）给出解释；性能上限可能仍受限于CTC框架本身，且未与集成了大型语言模型的解码策略进行对比。 🏗️ 模型架构 图1: pdf-image-page3-idx0] ...