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10月7日周三
  1. arXiv22

    InterCorrect:面向公平 ASR 的交叉感知人口统计模型合并校正

    InterCorrect 针对 Speech-LLM 公平 ASR 中多重人口统计群体交叉的误差难题,提出交叉感知的模型合并校正方法。该方法基于 SLAM-ASR 模型,仅微调 connector 得到各子群适配版本后合并为全局模型,并利用子群 WER 与 task-vector 冲突定位关键跨轴人口统计组合,再施加交叉特定的校正。

10月6日周二
  1. arXiv26

    神经解码中上下文先验下的置信度排序反转

    在 MEG-MASC 和 MOUS 的语音检索任务中,上下文先验通过加性浅融合重塑候选得分,而置信度取自同一批被重塑的得分,导致先验遗留的错误可能变得更自信却不改变准确率。研究发现初始错误预测中存在置信度排序反转:更大的 top-two margin 反而使修复更可能发生。

  2. arXiv23

    DirectSpeech2LLM:缓解 Speech-LLM 提示词过拟合的端到端框架

    针对 Speech-LLM 仅在 ASR 指令上训练后无法泛化到语音翻译等新指令的提示词过拟合问题,研究者提出端到端框架 DirectSpeech2LLM。该方法在冻结的 LLM 嵌入矩阵上计算基于距离的 CTC 损失,并用贪心 CTC 标签生成几何与时间对齐的语音嵌入作为 LLM 输入,从而在语音条件下保留模型对未见任务的指令跟随能力。

  3. arXiv22

    HINTT 提交第二届 MLC-SLM 挑战赛:级联与统一方法在说话人分离与 ASR 上的对比

    HINTT 团队向第二届 MLC-SLM 挑战赛提交了面向多语言说话人归属 ASR 的系统,对比了两种建模策略:结合说话人分离与语音 LLM ASR 的级联流水线,以及直接生成说话人标签、时间戳和转写文本的统一语音 LLM。最终提交基于级联流水线,由微调后的 DiariZen 说话人分离模块构成。

  4. arXiv26

    语言承载专家印象:工具锚定的 LLM 评委实现咨询质量评估跨域迁移并超越域内训练

    研究提出"工具锚定"的 LLM 评委方法,在三个德语模拟咨询语料(两个全科医疗、一个学校家长会,共 195 段专家评分会话)上做跨域迁移,留一域迁移的嵌套 Spearman ρ 达 0.54,高于目标域内训练的 ≤0.48。该方法用于预测专家的整体印象评分,缓解专家标注语料稀缺且昂贵的瓶颈。

  5. arXiv22

    ARIA:面向粤语歌词创作的声音驱动旋律-声调关系建模

    针对现有旋律引导歌词生成方法依赖符号化旋律、难以直接处理原始演唱音频的问题,研究者提出 ARIA——一个两阶段的音频驱动旋律-声调关系建模框架,可直接从演唱录音生成粤语歌词。该方法面向粤语歌词创作中字调与旋律音高需紧密对齐的需求,将音高隐含、含噪且非结构化的演唱音频纳入建模。

  6. arXiv31

    PERSIST:面向全双工语音对话的跨会话 Who-What-When 记忆系统

    PERSIST 是一个面向多会话、多说话人语音对话的持久记忆系统,显式建模 Who、What、When 三要素,让语音助手能识别当前说话人、找回相关历史状态并区分后续修改。该系统针对全双工语音对话场景,解决的不只是检索主题相似段落,而是回答“我原本计划什么时候出发”这类跨会话问题,并依据过往交互适配不同用户。

  7. arXiv26

    用动态激活引导提升 TTS 模型在嘈杂环境下的语音清晰度

    研究提出一种提示词相对激活引导机制,无需重新训练即可引导 TTS 模型生成更清晰的语音,其灵感来自人类在噪声中自然调整发声的 Lombard 效应,聚焦提高发声力度与超清晰发音两个特征。该机制可防止引导效果在生成过程中累积,并支持动态调整强度,在已见与未见说话人上均进行了验证。

  8. arXiv17

    一种利用辅助词重音建模与损失优化的新型句子重音检测框架

    针对句子重音检测(SSD)与词重音检测(WSD)此前多被当作独立任务、忽视二者共享音高、时长、强度等韵律线索的问题,研究者提出一种将 SSD 与辅助 WSD 结合的新型建模方法,并配合损失优化。该框架面向自动发音评估(APA)场景,同时覆盖句子层面语义显著词识别与词内主重音音节定位。

  9. 科技媒体 RSS34

    Gemini Call for Me 或支持给亲友打电话传话

    Google 的 Gemini "Call for Me" 功能可能从商务通话扩展到亲友通话。Android Authority 在 APK 拆包中发现 "Gemini Calling" 引导页,示例包括"打电话给妈妈说我晚到 15 分钟"和"打电话给 John 问他是否来吃晚饭"。即便扩展,Gemini 预计仍限于类似短信的基础通话,无法自动完成整段亲友寒暄。

  10. arXiv31

    从书面作答到与 AI 对话:活动形式、交互模态与语言如何影响学生学习与参与

    一项针对印度卡纳塔克邦 305 名以 Kannada 语为母语、就读英语授课院校的本科生的实地研究,对比了书面作答与基于文本、语音的 AI 对话活动对学生学习和参与度的影响。研究考察了活动形式、交互模态与语言三个因素,探讨对话式 AI 能否在 LLM 普及背景下重新设计学习活动,以及多语言能力是否让非母语学习者更易参与。

  11. arXiv36

    Logbook:超长音频事件理解基准

    研究者推出 Logbook,一个面向小时级音频理解的基准,录音时长从 10 分钟到 6 天,要求系统在给定连续录音和事件标签词表后,输出无间隙分段并为每段给出事件标签与描述。研究对比了 52 个端到端与级联系统,并消融了微调、上下文长度和推理预算,发现该任务可解,但最佳系统仍有不足。

  12. arXiv31

    Paradee:将 Kokoro-82M 蒸馏为 8M 参数单音色 TTS 模型

    Paradee 通过蒸馏 Kokoro-82M 得到一个 8.07M 参数的单音色文本转语音模型,参数量减少 10 倍、所需算力减少 15 倍。它保留 Kokoro 架构但层宽大幅收窄,两半分别针对冻结的教师模型独立训练:先由教师合成语料并保留其时长、音高、能量和音素特征,再训练小型文本侧预测这些值,以及小型解码器将教师保存的值还原为教师音频。

  13. arXiv22

    英国口音鲁棒性在语音驱动金融助手中有多重要:CavaBench 基准分析

    现有 ASR 模型主要用美式英语语音数据训练,对苏格兰、爱尔兰和威尔士等英国地方口音识别不佳,错误会传导至 LLM 阶段,导致工具调用参数出错、响应错误或缺失,在金融场景代价尤高。为此研究者提出 CavaBench,首个针对该问题的基准。可部署的 ASR 还需满足严格的延迟与内存预算,使口音鲁棒模型的选择更加困难。

10月5日周一
  1. arXiv22

    现代 TTS 系统在土耳其语上的客观评测:Chatterbox、CosyVoice、OmniVoice 与 VoxCPM2

    一项系统基准测试用 18 项客观指标评测了 Chatterbox、CosyVoice、OmniVoice 和 VoxCPM2 四款现代 TTS 系统在土耳其语上的表现,覆盖微调与零样本两种配置,并与传统 VITS 基线及自然语音对照。研究聚焦形态丰富、低资源语言场景下这些系统尚未被充分刻画的行为。

  2. 科技媒体 RSS33

    阿里千问 AI 耳夹式耳机上架预约:Bose 调音,支持 89 种语言翻译

    阿里千问 AI 耳夹式耳机已在电商平台上架并开启预约,价格暂未公布。耳机由 Bose 调音,提供深空蓝、星光色、极光紫三色,续航 9 小时、配合充电仓 40 小时,支持 LHDC 5.0 与 Hi-Res Wireless 金标认证。AI 功能支持语音操控千问全场景功能、录音实时转写、92 语种转写纪要和 89 种语言翻译。

  3. 科技媒体 RSS8

    倍思 MC2 NC 降噪耳夹耳机发售:12mm 动圈、-50dB 降噪,783 元(国补后 598 元)

    倍思 MC2 NC 降噪耳夹耳机已在京东发售,定价 783 元,部分地区国补后低至 598 元。该耳机内置 12mm 碳纤维三磁路动圈,支持 LDAC 与 Hi-Res Wireless 认证,结合 ANC 芯片实现 -50dB 降噪深度,关闭降噪搭配充电盒续航至高 60 小时。产品还接入豆包、通义千问及 DeepSeek 模型,提供 AI 录音转写、实时助答与同声传译功能。

  4. 科技媒体 RSS18

    圆刚推出工业级 AI 降噪麦克风 AIClear Mic (A113),工作温度 -25℃ 至 +60℃

    圆刚(AVerMedia)推出面向工业应用的 AIClear Mic (A113) 麦克风,工作温度范围 -25℃ 至 +60℃,存放温度 -40℃ 至 +85℃。该产品支持 AI 降噪,可为边缘应用清除环境噪声,使语音识别准确率提升 60% 以上,并提升声纹认证场景的身份验证准确性。A113 支持免驱动即插即用、USB-C 一线连,并提供一对 3.5mm 音频插孔。

  5. arXiv31

    Relational Synthesis:面向 Foley 与检索增强音频生成的结构中介拼接合成方法

    研究者提出 Relational Synthesis,一种结构中介的拼接合成方法,可在给定检索源音频 S 与参考音频 R 的情况下合成新音频 Y,使其在声学上与 S 保持一致,同时不持续复制 S 或 R 的片段。该方法针对 Foley 音效制作与神经 RAG 中朴素注入 S、R 导致复制片段的问题,将拼接合成的目标代价替换为结构中介机制。

  6. arXiv17

    低资源僧伽罗语自动语音识别:方法、挑战与未来方向的关键综述

    这篇论文给出首个僧伽罗语 ASR 研究的批判性综述,梳理了从 HMM 到深度神经网络再到 wav2vec 2.0、XLS-R、Whisper 等自监督预训练模型的发展脉络。僧伽罗语约有 1600 万使用者,其黏着形态、54 音素音系、SOV 语序和稀缺标注语音数据,共同制约了传统与现代 ASR 系统。