脉冲间隔变化对深度学习蝙蝠叫声分类的影响研究
研究用欧洲蝙蝠录音构建自然 IPI 与 50-ms 归一化 IPI 两组数据集，微调 EfficientNet-B0 和 PaSST 后发现 IPI 归一化影响因模型而异：PaSST 准确率从 71% 微降至 70%，EfficientNet 则从 47% 升至 57%，PaSST 两种条件下均优于 EfficientNet。
#语音
arXiv cs.LGAI 评分1212 arXiv cs.CLAI 评分2222 用部分语音学习何时提交：面向端到端同声传译的 prefix 监督
研究者用语音语言模型自身完整与部分波形的翻译结果构造 prefix 监督，无需转录文本或人工翻译，即可适配端到端同声传译。在 FLEURS 和 CoVoST2 三个翻译方向上，prefix 训练改善了质量—延迟前沿，置信度阈值提供了最稳定的操作区间；多轮 append-only 解码在低延迟下更强，其提交校准误差整体下降 63–68%，早期 prefix 下降 68–80%。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar，在 Gemini 3.8 Live 的实时对话能力上加入低延迟流式视频，生成带唇形同步和自然表情的动态视觉形象。
推荐理由：Gemini 3.8 Live 新增实时视频形象能力，读者可了解其多语言同步与异步工具调用如何用于企业对话场景。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时对话模型，前者面向规模化与成本效率，后者面向高复杂度任务与多步推理。
推荐理由：两款实时语音模型同时给出语音质量与智能体任务完成度基准，并列出开发者与企业接入路径。