多模态大模型

Dialogue to Detection: A Multimodal Hybrid NLP Pipeline for Insurance Fraud Detection

对话到检测：用于保险欺诈检测的多模态混合 NLP 流水线

Muhammad Shakeel Akram, Amal Htait, Abdul Hamid Sadka, Emma Meisingseth, Karishma Jaitly

机构 * Aston University（阿斯顿大学） ； Domestic & General 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、eess.AS

AI总结 提出一种合成多模态框架，结合ASR、NER、LLM-RAG和说话人嵌入，通过规则风险评分检测保险欺诈中的叙述复用、结构不一致和跨案件语音重复。

Comments 10 pages, 8 figures, 2 tables

From Black-Box to Clinical Insight: A Multi-Stage Explainable Framework for Speech-Based Cognitive Impairment Detection

从黑盒到临床洞察：用于语音认知障碍检测的多阶段可解释框架

Yasaman Haghbin, Sina Rashidi, Ali Zolnour, Fatemeh Taherinezhad, Ali Fartoot, Hossein Azadmaleki, James M Noble, Maryam Dadkhah, Maryam Zolnoori

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出多阶段可解释框架，结合SHAP、语言学特征和LLM推理，将黑盒Transformer预测转化为临床叙事，在NIA PREPARE基准上F1=72.11%，医生评估显示与患者认知特征高度一致，SUS评分82/100。

Comments Accepted to Interspeech 2026

HybridCodec: Modeling Discrete and Continuous Representations for Efficient Speech Language Models

HybridCodec：为高效语音语言模型建模离散和连续表示

Artem Ploujnikov, Francesco Verdini, Samir Sadok, Mirco Ravanelli

机构 * Mila, Quebec AI Institute（Mila-魁北克人工智能研究所） ； Concordia University（康考迪亚大学） ； Sapienza University of Rome（罗马大学） ； Inria, Université Grenoble Alpes CNRS, LJK（法国国家信息与自动化研究所，格勒诺布尔阿尔卑斯大学国家科学研究中心，让·库尔曼实验室） 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出HybridCodec，结合时间压缩离散令牌与降维连续残差，通过混合离散-连续焦点调制编解码器和混合Transformer，在离散域自回归推理并辅以非自回归预测和连续残差上采样，相比纯离散方法显著提升说话人特征保留并减少自回归步数。

Comments Accepted

Journal ref InterSpeech 2026

A Survey of Automated Presentation Coaching: Systems, Methods, and Open Challenges

自动演讲辅导系统综述：系统、方法与开放挑战

Wen Liang, Li Siyan, Zackary Rackauckas, Julia Hirschberg

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Red Hat（红帽公司） ； RoleGaku 纠错

专题命中 音频语音多模态 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文综述自动演讲辅导系统，提出五维任务分类法，覆盖发音、韵律、节奏和内容忠实度，并分析TTS示例生成与诊断方法，指出语料稀缺、口音公平和低延迟诊断等挑战。

Comments accepted into the BEA 2026 workshop at ACL