IJCAI

Low-Latency Real-Time Audio Game Commentary System via LLM-Based Parallel Text Generation

基于LLM并行文本生成的低延迟实时音频游戏解说系统

Ryota Kawamatsu, Anum Afzal, Yuki Saito, Shinnosuke Takamichi, Graham Neubig, Katsuhito Sudoh, Hiroya Takamura, Tatsuya Ishigaki

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology（产业技术综合研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Keio University（庆应义塾大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Nara Women’s University（奈良女子大学） 纠错

AI总结 提出一种并行文本生成与语音播放的低延迟实时游戏解说系统，将平均句间静默从9.6秒降至0.3秒，显著提升解说节奏。

Comments Accepted at IJCAI-ECAI 2026 (Demonstrations Track)

Emo-LiPO: Listwise Preference Optimization for Fine-Grained Emotion Intensity Control in LLM-based Text-to-Speech

Emo-LiPO：基于LLM的文本到语音中细粒度情感强度控制的列表式偏好优化

Yihang Lin, Li Zhou, Congwei Cao, Dongchu Xie, Xiaoxue Gao, Chen Zhang, Haizhou Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳市大数据研究院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

AI总结 提出Emo-LiPO框架，将情感强度控制建模为学习排序问题，通过列表式偏好优化对齐文本与语音的情感强度，实现更忠实连续的情感表达，在ESD-plus数据集上显著提升情感准确性和强度可控性。

Comments Accepted by IJCAI 2026. Emotional TTS, Preference Optimization, Emotion Intensity Control