Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）

Speaker Verification with Speech-Aware LLMs: Evaluation and Augmentation

语音感知大语言模型的说话人验证：评估与增强

Thomas Thebaud, Yuzhe Wang, Laureano Moro-Velazquez, Jesus Villalba-Lopez, Najim Dehak

机构 * Electrical and Computer Engineering Department, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA（约翰霍普金斯大学电气与计算机工程系） ； Human Language Technology Center of Excellence, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA（约翰霍普金斯大学人机语言技术中心卓越中心） 纠错

AI总结 提出模型无关的评分协议评估语音感知LLM的说话人区分能力（EER>20%），并通过注入冻结的ECAPA-TDNN说话人嵌入和LoRA微调，实现接近专用系统的性能（EER 1.03%）。

Comments 3 Tables, 1 Figure, Published in Interspeech 2026

Learning Patient-Specific Disease Dynamics with Latent Flow Matching for Longitudinal Imaging Generation

学习患者特异性疾病动态：基于潜在流匹配的纵向影像生成

Hao Chen, Rui Yin, Yifan Chen, Qi Chen, Chao Li

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Nanjing First Hospital（南京第一医院） ； Nanjing Medical University（南京医科大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Dundee（邓迪大学） 纠错

AI总结 提出Δ-LFM框架，利用流匹配对齐患者潜在轨迹，通过患者特异性潜在对齐实现单调疾病进展建模，在三个纵向MRI基准上验证了可解释性和性能。

Comments ICLR 2026 accepted