The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）

BiEAR: A Human Auditory-Inspired Adaptive Binaural Front-end for Multi-Speaker Localisation and Distance Estimation

BiEAR: 一种受人类听觉启发的自适应双耳前端，用于多说话人定位和距离估计

Hanyu Meng, Eliathamby Ambikairajah, Vidhyasaharan Sethu, Qiquan Zhang, Haizhou Li

机构 * The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Tongyi Speech Lab, Alibaba Group（通义语音实验室，阿里巴巴集团） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（人工智能学院，香港中文大学（深圳）） 纠错

AI总结 提出受人类听觉启发的自适应双耳前端BiEAR，通过神经控制器动态调整滤波器组频率选择性，提升多说话人定位和距离估计的准确性与鲁棒性。

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SWE-Explore: Benchmarking How Coding Agents Explore Repositories

SWE-Explore: 基准测试编码智能体如何探索代码仓库

Shaoqiu Zhang, Yuhang Wang, Jialiang Liang, Yuling Shi, Wenhao Zeng, Maoquan Wang, Shilin He, Ningyuan Xu, Siyu Ye, Kai Cai, Xiaodong Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xinjiang University（新疆大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Independent Researcher（独立研究者） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

AI总结 提出SWE-Explore基准，通过评估编码智能体在给定代码仓库和问题下返回相关代码区域排名列表的能力，衡量其仓库探索性能，覆盖10种编程语言和203个仓库的848个问题。

Comments 20 pages, 5 figures

Phonetic Error Analysis of Raw Waveform Acoustic Models

原始波形声学模型的音素错误分析

Erfan Loweimi, Zhengjun Yue, Andrea Carmantini, Zoran Cvetkovic, Steve Renals, Peter Bell

机构 * Centre for Speech Technology Research (CSTR), University of Edinburgh, UK（语音技术研究中心（CSTR），爱丁堡大学，英国） ； Cisco, UK（思科公司，英国） ； SLAI & CUHK-SZ, China（SLAI与CUHK-SZ，中国） ； King's College London, UK（伦敦国王学院，英国） 纠错

AI总结 通过分解音素错误率、分析混淆矩阵，发现BLSTM层对过渡依赖类提升最大，WSJ迁移学习对辅音改进约是元音的三倍，且混淆模式反映固有音素相似性。

Comments INTERSPEECH2026

RASFT: Rollout-Adaptive Supervised Fine-Tuning for Reasoning

RASFT: 用于推理的滚动自适应监督微调

Yongliang Miao, Fengyuan Liu, Wei Shi, Yanguang Liu, Fei Sun, Na Zou, Mengnan Du

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所） 纠错

AI总结 提出RASFT框架，通过基于策略rollout的问题级可解性校准专家监督，在模型困难时加强指导、表现可靠时放松模仿并纳入自生成轨迹，同时使用裁剪逆比约束策略漂移，在多个推理基准上优于SFT和RL方法。

AdaGRPO: A Capability-Aware Adaptive Enhancement for Flow-based GRPO

AdaGRPO: 一种面向基于流的GRPO的能力感知自适应增强方法

Jiazi Bu, Pengyang Ling, Yujie Zhou, Yibin Wang, Yuhang Zang, Tianyi Wei, Xiaohang Zhan, Jiaqi Wang, Tong Wu, Xingang Pan, Dahua Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； CPII under InnoHK（InnoHK下的CPII） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 提出AdaGRPO，通过在线课程过滤策略和跨层级优势融合，解决流模型GRPO中提示选择随机和优势估计缺乏全局视角的问题，提升训练稳定性和性能。

Comments Project Website: https://bujiazi.github.io/adagrpo.github.io/

IRAF: Interference-Resilient Adaptive Fusion for Noise-Robust End-to-End Full-Duplex Spoken Dialogue Systems

IRAF：面向噪声鲁棒的端到端全双工口语对话系统的抗干扰自适应融合

Tao Zhong, Jiajun Deng, Nikita Kuzmin, Yinke Zhu, Tianxiang Cao, Tristan Tsoi, Zhili Tan, Simon Lui, Xunying Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； AudioLab Hong Kong, Huawei Leibniz Research Center（香港AudioLab，华为Leibniz研究中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 提出IRAF模块，通过逐帧预测可靠性门控来调节用户音频对LLM的贡献，提升全双工对话系统在干扰说话人环境下的响应质量和交互稳定性。