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modality:acoustic 37 pages 37 reviewed 0 imported

Acoustic

This page groups the current SSI review database by the real `modality:` tag `modality:acoustic`.

The list below includes every paper page that currently carries this technique label.

Papers

reviewedarXiv2026

AVSRBench: A Multi-Condition AVSR Benchmark

Rishabh Jain, Naomi Harte

LRS3のsub-1% AV WERは放送ドメインの指標。六条件比較では視覚のみが領域外で崩壊し、AV融合の明確な利点は主にLombard。RoomReader-AV(6.49h・10,324発話・118人)は会議会話の厳しさを示す。装着SSIの代替ではない。

reviewedarXiv2025

VSpeechLM: A Visual Speech Language Model for Visual Text-to-Speech Task

Yuyue Wang, Xin Cheng, Yihan Wu, Xihua Wang, Jinchuan Tian, Ruihua Song

文章と参考音声を使い、唇に合う音声を作る時間制御の研究。単語誤り率と同期指標は改善するが、唇だけから内容を読む方式ではなく、数値の不整合と無声利用の未検証が残る。

reviewedarXiv2025

LipDiffuser: Lip-to-Speech Generation with Conditional Diffusion Models

Julius Richter, Danilo de Oliveira, Tal Peer, Timo Gerkmann

口元映像と本人の登録音声から、拡散モデルで聞きやすい声を作る研究。音質と声の似方は改善するが、単語誤り率は38%で比較最良の36%には届かない。映像だけの本人音声復元や、実際の無声会話を実証したものではない。

reviewedarXiv2024

Advancing NAM-to-Speech Conversion with Novel Methods and the MultiNAM Dataset

Neil Shah, Shirish Karande, Vineet Gandhi

耳の後ろの微弱な振動を音声に変えるため、学習用音声の作り方を比較した研究。Diff-NAMの最終単語誤り率は2人で32.39%・38.94%と比較した映像利用法より低いが、両話者のNAMと文字を使うMFA-TTSの26.38%・32.61%には及ばない。価値は7.96時間の同時収録と教師音声設計にあり、患者向けの無音会話機器を実証したわけではない。

reviewedarXiv / imported corpus page2023

Exploring how a Generative AI interprets music

Gabriela Barenboim, Luigi Del Debbio, Johannes Hirn, Verónica Sanz

A thorough interpretability analysis reveals that MusicVAE uses only a few dozen latent dimensions to encode music with pitch and rhythm strongly represented in the first two, but the work has no direct relevance to silent speech interfaces.

reviewedarXiv / imported corpus page2019

Demucs: Deep Extractor for Music Sources with extra unlabeled data remixed

Alexandre Défossez, Nicolas Usunier, Léon Bottou, Francis R. Bach

This work delivers an improved waveform source separation model combined with a novel remix-based semi-supervised learning scheme using unlabeled music. Though not related to silent speech, it advances music separation benchmarks by closing gaps to spectrogram methods.