ACM MM

SpeechSense: A Paralinguistic-Focused Dataset for Fine-Grained Speech Sentiment Analysis

SpeechSense：面向细粒度语音情感分析的副语言聚焦数据集

Shicheng Ma, Wenqian Cui, Irwin King

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

AI总结 本文针对现有语音情感分析研究的两大局限，构建了副语言聚焦的细粒度语音情感分析数据集SpeechSense，实验证实具备声学信息的模型性能优于纯文本基线，凸显了声学线索的重要性。

Comments 7 pages, 2 figures, 5 tables. Accepted to ACM Multimedia 2026 (Dataset Track). Dataset and code: this https URL (https://github.com/Sher13cked/SpeechSense)

DynaForcing: Overcoming Dynamic Collapse in Self-Forcing Distillation for Streaming Avatar Generation

DynaForcing：克服流式化身生成中自强制蒸馏的动态崩溃问题

Yubo Huang, Sirui Zhao, Xinchen Yao, Zhengye Zhang, Jinyang Huang, Fengqi Cui, Shiwei Wu, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 针对流式化身生成中自强制蒸馏的动态崩溃问题，提出DynaForcing框架，通过三种策略及优化技术恢复动态、提升视觉质量，解决了质量与动态的权衡问题。

Comments Accepted at ACM International Conference on Multimedia (MM '26)

Code as Representation: A Compilable Parsing Paradigm for Academic Documents

代码作为表示：学术文档的可编译解析范式

Rihui Jin, Jun Wang, chengyuan zhu, Liang Mingyu, Yue Gao, Li Yunxuan, Kuicai Dong, Guilin Qi, Lin Ren, Yongrui Chen, Xinbang Dai, Jiaqi Li, Tongtong Wu, Gholamreza Haffari

机构 * Southeast University（东南大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 针对学术PDF难以被机器处理的问题，提出CADP可编译解析范式，构建CADP-Bench基准并测试SOTA MLLMs，发现前沿模型仍难生成高保真可执行重构，该基准已开放供研究。

Comments Accepted by ACM MM 2026