声浪

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当前，尽管语音基础模型 (Speech Language Model (SLM)) 在模拟人类对话方面取得了显著进展，但如何让机器真正理解并参与到自然、流畅、实时的口语互动中，尤其是在两人对话场景下，仍是一个巨大挑战。现有方法往往难以充分利…

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多说话人对话识别是语音处理领域中最具挑战性的问题之一，尤其准确识别重叠语音区域极具挑战。多说话人语音重叠不仅涉及语音片段的重叠，还涉及说话人表征的重叠。有效应对这些挑战对于说话人分离、语音识别以及多说话人对话系统等应用至关重要 。重叠语音检…

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近期，浙江大学联合阿里巴巴通义实验室发表了一篇题为“WavReward: Spoken Dialogue Models With Generalist Reward Evaluators”的论文。该论文提出了一种基于音频理解大模型Qwen2…

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分享上海交通大学 X-LANCE 跨媒体语言智能实验室6篇被interspeech2025录用论文。 01、LSCodec: Low-Bitrate and Speaker-Decoupled Discrete Speech Codec

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来源丨新智元 智源统一图像生成模型OmniGen2发布后，立刻在AI图像生成领域掀起巨响，多模态技术生态进一步打通。才一周，GitHub星标就已经破了2000，X上的话题浏览数直接破数十万。 刚刚，统一图像生成模型OmniGen2携重大升级…

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低资源语音识别（ASR）长期面临两大核心挑战：高质量标注数据稀缺与高昂的计算需求，这在泰语等特定语言中尤为突出。现有解决方案往往受限于大规模、精确标注语料的获取难度，以及大模型（LLM）固有的计算负担。近期，西北工业大学音频语音与语言处理研…

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本文由清华大学与香港中文大学、腾讯AI Lab合作，提出了基于大语言模型（LLM）的通用目标音频分离方法：UniSep，实现了对任意混合音频的目标分离。与以往只针对单一领域或单一源的分离工作不同，UniSep支持任意类型音频的目标分离。通过…