AudioLanguageModel
[Paper Note] MOSS Transcribe Diarize Technical Report, MOSI. AI+, arXiv'26, 2026.01
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#Multi #NLP #SpeechProcessing #Transcript #Author Thread-Post Issue Date: 2026-07-19 GPT Summary- SATSは話者の発話内容とタイミングを記録する技術で、特に会議の議事録作成に役立ちますが、既存のシステムは限界があります。この問題に対処するため、MOSS Transcribe Diarizeという多機能な大規模言語モデルを提案し、エンドツーエンドでの話者帰属と時刻付き転写を実現します。最大90分の入力に対応する128kのコンテキストウィンドウを持ち、商用システムを上回る性能を評価で示しました。 Comment
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話者分離可能な書き起こしモデル
[Paper Note] Gemma 4 Technical Report, Gemma Team+, arXiv'26, 2026.07
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#ComputerVision #NLP #LanguageModel #MultiModal #SpeechProcessing #OpenWeight #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #Reference Collection Issue Date: 2026-07-12 GPT Summary- Gemma 4は新世代のオープンウェイトマルチモーダル言語モデルで、計算効率と推論能力の向上を目指します。DenseとMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用し、パラメータ数は23億〜310億で、視覚および音声エンコーダを強化しました。特に12Bモデルにはエンコーダを用いない統一アーキテクチャが導入され、生の音声と画像パッチを扱います。推論の痕跡を生成する機能を統合し、推論速度やメモリ効率を改善。Gemma 4は、STEMやマルチモーダルタスクで飛躍的な性能を達成し、最前線のオープンモデルに匹敵します。 Comment
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Gemma 4:
- Gemma 4: Byte for byte, the most capable open models, Google, 2026.04
ポイント解説:
解説:
[Paper Note] Interleaved Speech Language Models Latently Work In Text, Talia Sternberg+, arXiv'26, 2026.06
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#Analysis #NLP #SpeechProcessing Issue Date: 2026-07-04 GPT Summary- 音声言語モデル（SLMs）は、音声とテキストの交互配置を活用して訓練され、両モダリティの相互作用を探求。モデルは発話された語を中間層でデコード可能にするが、音声認識の訓練は受けていない。データの77％で転写がトップ候補に、次にテキスト空間で語を予測。交互配置データとテキストLMからの初期化がこの挙動に与える影響を分析し、音声とテキストの関係を支えるメカニズムを明らかにする。 Comment
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[Paper Note] ChildVox: A Speech, Audio, and Large Audio-Language Model Benchmark in Understanding and Characterizing Sound across Childhood, Tiantian Feng+, arXiv'26, 2026.05
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#Evaluation #SpeechProcessing #AutomaticSpeechRecognition(ASR) Issue Date: 2026-06-05 GPT Summary- ChildVoxは、出生から就学年齢までの子どもが用いる多様な音響信号を特徴づける新しいベンチマークで、17の子ども中心のデータセットを統合し、20以上のサブタスクを提供します。生理的音や非言語的発声を含む音声タスクで、自己教師付きや大規模音声モデルを評価することで、高性能な認識モデルを示し、子どもの言語発達や発話の変化を追跡することを支援します。 Comment
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興味深い
[Paper Note] MoVE: Translating Laughter and Tears via Mixture of Vocalization Experts in Speech-to-Speech Translation, Szu-Chi Chen+, arXiv'26, 2026.04
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#NLP #SyntheticData #SpeechProcessing #PEFT(Adaptor/LoRA) #MoE(Mixture-of-Experts) #TTS Issue Date: 2026-04-27 GPT Summary- 音声対音声翻訳(S2ST)システムはNVsを一貫して除去しており、実用性を制限。これを解決するために、(i) 拡張可能なデータセットを構築する合成パイプライン、(ii) MoVEアーキテクチャの提案、(iii) AudioLLMsによる高いデータ効率を示す。英語－中国語のS2STにおいてMoVEは76%のNVsを再現し、最も高い自然さと感情忠実性を獲得。既存システムは最大14%のみ保持。 Comment
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関連:
- Gemini 3.1 Flash TTS: the next generation of expressive AI speech, Google, 2026.04
[Paper Note] LongSpeech: A Scalable Benchmark for Transcription, Translation and Understanding in Long Speech, Fei Yang+, arXiv'26, 2026.01
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#NLP #Dataset #Evaluation #SpeechProcessing #LongSequence #ICASSP #Author Thread-Post Issue Date: 2026-04-25 GPT Summary- LongSpeechは、長時間音声処理のための大規模なベンチマークで、10万件超の約10分の音声セグメントを含む。ASRや音声翻訳、要約など多様なアノテーションがあり、長時間音声の性能評価を促進。初期の実験では、モデルが特定のタスクに特化し、他を犠牲にしていることが示された。これにより、ベンチマークの挑戦的な特性が明らかにされ、今後の研究に貢献する予定である。 Comment
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dataset: https://huggingface.co/datasets/AIDC-AI/Marco_Longspeech
[Paper Note] Context Unrolling in Omni Models, Ceyuan Yang+, arXiv'26, 2026.04
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#ComputerVision #NLP #LanguageModel #MultiModal #SpeechProcessing #Reasoning #VisionLanguageModel #2D (Image) #3D (Scene) #UMM #3D (Video) #Omni #One-Line Notes #Reference Collection #Fidelity #audio #text Issue Date: 2026-04-24 GPT Summary- Omniは、多様なモダリティにネイティブに訓練されたマルチモーダルモデルで、Context Unrollingを通じて異なるモダリティの情報を統合。これにより、下流の推論忠実度が向上し、高い生成・理解性能を発揮。テキスト、画像、動画、3Dジオメトリを用いた高度な推論能力を示す。 Comment
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モダリティを跨いでtaskに対してrelevantなcontextを活性化させることで、omniモデルの生成時の推論能力と、忠実度を向上させる
[Paper Note] DiffuSpeech: Silent Thought, Spoken Answer via Unified Speech-Text Diffusion, Yuxuan Lou+, arXiv'26, 2026.01
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#Dataset #Chain-of-Thought #SpeechProcessing #DiffusionModel #Reasoning #Architecture #Selected Papers/Blogs #TTS #Initial Impression Notes Issue Date: 2026-02-02 GPT Summary- 音声LMMが直接応答を生成する際に発生するエラーを解決するため、「沈黙の思考、話された答え」という新たなパラダイムを提案。内部のテキスト推論と共に音声応答を生成する拡散ベースの音声-テキスト言語モデル\method{}を開発。モダリティ固有のマスキングを使用し、推論過程と音声トークンを共同生成。初の音声QAデータセット\dataset{}も構築し、26,000サンプルを含む。実験結果はQA精度で最先端を達成し、最高のTTS品質を維持しつつ言語理解も促進。拡散アーキテクチャの効果も実証。 Comment
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音声合成、AudioLanguageModelの枠組みにおいてreasoningを導入する新たなアーキテクチャを提案し、そのためのデータを収集して性能が向上しているように見え、重要研究に感じる。
[Paper Note] HeartMuLa: A Family of Open Sourced Music Foundation Models, Dongchao Yang+, arXiv'26, 2026.01
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#NLP #MultiModal #FoundationModel #SpeechProcessing #OpenWeight #Music Issue Date: 2026-01-17 GPT Summary- オープンソースの音楽基盤モデルファミリーを提案し、音楽理解と生成を促進する。主要な4つのコンポーネントは、音声・テキストアラインメント、堅牢な歌詞認識、高忠実度音楽コーデック、ユーザー制御可能な条件での歌生成を含む。特化モードでは、音楽属性の制御と短い魅力的な生成が可能。これにより、商業グレードのシステムを再現し、多モーダルコンテンツ制作を促進する基盤を構築。 Comment
pj page:
https://heartmula.github.io/
HF:
https://huggingface.co/HeartMuLa/HeartMuLa-oss-3B
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[Paper Note] VibeVoice Technical Report, Zhiliang Peng+, arXiv'25, 2025.08
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#NLP #LanguageModel #SpeechProcessing #SmallModel #TTS Issue Date: 2025-12-07 GPT Summary- 新モデル「VibeVoice」は、次トークン拡散を用いて複数の話者による長形式の音声を合成する。新しい音声トークナイザーにより、データ圧縮を80倍向上させつつ、音声の忠実度を保ち、計算効率を改善。最大4人の話者による90分の音声合成が可能で、対話モデルを上回る性能を示す。 Comment
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HF: https://huggingface.co/microsoft/VibeVoice-Realtime-0.5B
Qwen2-2.5-0.5Bベースでdiffusionベースなheadを用いる。Acoustic Tokenizerを事前学習しtokenizerをfrozenしheadとLLMのパラメータを追加で学習。おそらくら英語のみをサポート。
[Paper Note] Step-Audio-EditX Technical Report, Chao Yan+, arXiv'25, 2025.11
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#LanguageModel #SpeechProcessing #OpenWeight #Editing #TTS Issue Date: 2025-11-09 GPT Summary- 初のオープンソースLLMベースの音声モデル「Step-Audio-EditX」を発表。感情や話し方の編集に優れ、ゼロショットのテキスト音声合成機能も搭載。大きなマージンの合成データを活用し、従来のアプローチからの転換を実現。評価では、感情編集や細かい制御タスクで他のモデルを上回る性能を示した。 Comment
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[Paper Note] VITA-1.5: Towards GPT-4o Level Real-Time Vision and Speech Interaction, Chaoyou Fu+, NeurIPS'25, 2025.01
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#ComputerVision #NLP #LanguageModel #MultiModal #SpeechProcessing #Speech #NeurIPS #VisionLanguageModel #2D (Image) #TTS Issue Date: 2025-11-05 GPT Summary- 音声の役割を重視したマルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）の訓練手法を提案。視覚と音声の相互作用を強化し、ASRやTTSモジュールなしで効率的な音声対話を実現。ベンチマークで最先端手法と比較し、リアルタイムの視覚と音声の相互作用が可能であることを示す。 Comment
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image/video, speechを入力として受けとりリアルタイムに音声を出力するマルチモーダルモデル。
[Paper Note] UniTok-Audio: A Unified Audio Generation Framework via Generative Modeling on Discrete Codec Tokens, Chengwei Liu+, arXiv'25, 2025.10
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#NLP #LanguageModel #SpeechProcessing #Speech #UMM #text Issue Date: 2025-11-04 GPT Summary- UniTok-Audioは、音声生成タスクのための統一されたスケーラブルフレームワークで、条件の特徴を抽出し、音声の離散トークンを生成。特別なタスク識別トークンにより、複数のタスクの学習を統一し、高忠実度の波形再構築を実現。実験では、音声復元や音声変換など5つのタスクで競争力のある性能を示し、将来的にオープンソース化予定。 Comment
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[Paper Note] Voice Evaluation of Reasoning Ability: Diagnosing the Modality-Induced Performance Gap, Yueqian Lin+, arXiv'25, 2025.09
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#Dataset #Evaluation #SpeechProcessing #Reasoning #audio Issue Date: 2025-10-21 GPT Summary- 音声インタラクティブシステムの推論能力を評価するためのベンチマーク「VERA」を提案。2,931の音声エピソードを5つのトラックに整理し、音声インタラクションに適応。12の音声システムをテキストベースラインと比較した結果、音声モデルの精度は著しく低く、特に数学トラックでは74.8%対6.1%の差が見られた。レイテンシと精度の分析から、迅速な音声システムは約10%の精度に集約され、リアルタイム性を犠牲にしないとテキストパフォーマンスには近づけないことが示された。VERAは、音声アシスタントの推論能力向上に向けた再現可能なテストベッドを提供する。 Comment
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latencyとAccuracyのトレードオフ
[Paper Note] AHELM: A Holistic Evaluation of Audio-Language Models, Tony Lee+, arXiv'25
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#Dataset #LanguageModel #Evaluation #SpeechProcessing #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-09-03 GPT Summary- 音声言語モデル（ALMs）の評価には標準化されたベンチマークが欠如しており、これを解決するためにAHELMを導入。AHELMは、ALMsの多様な能力を包括的に測定するための新しいデータセットを集約し、10の重要な評価側面を特定。プロンプトや評価指標を標準化し、14のALMsをテストした結果、Gemini 2.5 Proが5つの側面でトップにランクされる一方、他のモデルは不公平性を示さなかった。AHELMは今後も新しいデータセットやモデルを追加予定。 Comment
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関連:
- [Paper Note] Holistic Evaluation of Language Models, Percy Liang+, arXiv'22, 2022.11
Inkling: Our open-weights model, THINKING MACHINES, 2026.07
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#Article #ComputerVision #NLP #LanguageModel #MultiModal #SpeechProcessing #Blog #Reasoning #OpenWeight #MoE(Mixture-of-Experts) #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #UMM #KeyPoint Notes #Reference Collection #Author Thread-Post Issue Date: 2026-07-16 Comment
HF: https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling
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THINNING MACHINESによる最初のOpenWeightモデル。975B-41B
- フルスクラッチで学習したReasoningモデル
- 1M context window
- text, image, audio, video 45Tトークンで学習
- バランスよくさまざまな領域で性能を発揮するように訓練し、Tinker上でのfinetuningやカスタマイゼーションの良い基盤として機能することを目指した
- vision, audioドメインに関してはencoder freeアーキテクチャを採用
- audio signalの入力は dMel spectrogramsと呼ばれる手法を採用
- [Paper Note] dMel: Speech Tokenization made Simple, Richard He Bai+, arXiv'24, 2024.07
- 画像は40x40のパッチに分割され、4つのhMLPと呼ばれるレイヤーでエンコーディング
- [Paper Note] Three things everyone should know about Vision Transformers, Hugo Touvron+, ECCV'22, 2022.03
- IFの訓練には、Rubric basedなgraderとclaims graderの2種類のgraderを用いることで、helpfulnessとhallucinationを同時に低減
- Rubric basedなgraderはチェックリストに基づいてスコアリング
- claims graderはfactualな主張をagentic web searchを通じてverificationする
- アーキテクチャはDeepSeek V3を踏襲し、256のexpertsと2つのshared expertを採用し、6つのexpertsがactivateされる
- SWAとGlobal attentionの比率は5:1でKV Headは8つ (GQA)
- **相対位置エンコーディングを用いることでRoPEよりもlong contextに対してより高い外挿性能を示した**
- [Paper Note] Self-Attention with Relative Position Representations, Peter Shaw+, NAACL'18
- K, Vのprojection後、**およびattentionとMLPが残差ストリームに合流する前にshort convolutionを導入**
- QKV projection後に convolution を導入するアーキテクチャは下記研究で提案
- [Paper Note] Primer: Searching for Efficient Transformers for Language Modeling, David R. So+, NIPS'21, 2021.09
- optimiserはMuonとAdamWのハイブリッドで、前者は巨大な行列の重みに対して適用し、そのほかは後者を利用
- 重み自体が多様体上に存在するように制約することが有効であったことに着想を得て、weight decayを学習率の2乗に連動させることでモデルの重みの大きさを安定させたとのこと
- Modular Manifolds, Jeremy Bernstein+, THINKING MACHINES, 2025.09
- [Paper Note] Why Gradients Rapidly Increase Near the End of Training, Aaron Defazio, arXiv'25, 2025.06
- 事後学習としては、まずKimi K2.5を含むOpenWeightモデルで合成データ上でSFTをし、その後合成、あるいは人間が作成したenvironment上で大規模なRLを実施
- RLは非同期RLを異様し、ロールアウト数に対して推論能力が対数線形にスケールした。
- 最終的に30Mロールアウト以上のRLを実施した
- システムメッセージを変更し、トークン単位のコストを調整することでreasoning effortを調整
- Controlling Reasoning Effort in LLMs, Sebastian Raschka, 2026.07
- **276B-A12BのInkling-Smallもプレビュー段階にあり、agenticな能力においてInklingに近い性能を達成しており、今後公開予定**
1M context windowを実現した工夫は特に書かれていなかったように感じるが、よく使われるのはKV CacheをコンパクトにするためのSparse Attention、あるいはLinear Attentionなのに対し、本モデルでは使われていないように見える。linear attentionでなくとも、SWAとGlobal Attentionのハイブリッド、かつGQAによって、KV Cacheの肥大化を実用レベルで抑制できるのだろうか。また、外挿性能に関してはRoPEは採用せず、相対位置エンコーディングのを採用したという点が効いているのだろうか。1Mレベルでのcontextでの評価がなさそうに見えるので性能はよくわからない。
RoPEのlong contextでの限界を示した以下の研究を思い出した:
- [Paper Note] RoPE Distinguishes Neither Positions Nor Tokens in Long Contexts, Provably, Yufeng Du+, arXiv'26, 2026.05
Artificial Analysisによる評価:
アーキテクチャでの目新しい点:
所見:
公式:
所見:
Ming-omni-tts-16.8B-A3B, inclusionAI, 2026.06
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#Article #NLP #SpeechProcessing #OpenWeight #TTS #One-Line Notes #audio #Music Issue Date: 2026-06-17 Comment
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pj page: https://xqacmer.github.io/Ming-omni-tts/
speech/sound/musicを単一のモデルで生成可能
Introducing Gemma 4 12B: a unified, encoder-free multimodal model, Google, 2026.06
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#Article #ComputerVision #NLP #MultiModal #OpenWeight #VisionLanguageModel #2D (Image) #UMM #SpatialUnderstanding #One-Line Notes #Reference Collection #audio #Author Thread-Post Issue Date: 2026-06-04 Comment
元ポスト:
vision/audioエンコーダーを無くしたvision/audio nativeなマルチモーダルLLM
HF: https://huggingface.co/google/gemma-4-12B
アーキテクチャ図:
smol-audio, Deep-unlearning, 2026.04
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#Article #Tutorial #NLP #SpeechProcessing #Repository #Finetuning #TTS Issue Date: 2026-04-28 Comment
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Qwen3.5-Omni: Scaling Up, Toward Native Omni-Modal AGI, Qwen Team, 2026.04
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#Article #ComputerVision #NLP #LanguageModel #SpeechProcessing #Proprietary #VisionLanguageModel #2D (Image) #3D (Video) #Omni #audio #text Issue Date: 2026-04-04 Comment
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Gemma 4: Byte for byte, the most capable open models, Google, 2026.04
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#Article #ComputerVision #NLP #LanguageModel #AIAgents #MultiModal #SpeechProcessing #Reasoning #OpenWeight #MoE(Mixture-of-Experts) #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #2D (Image) #3D (Video) #One-Line Notes #Reference Collection #audio #text #Initial Impression Notes Issue Date: 2026-04-02 Comment
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2B, 4B, 26BのMoEモデルと31BのDenseモデルの4種類のモデルファミリーで、マルチモーダル（vision)対応。2B, 4Bはaudioも入力として扱える。
edgeデバイス向けのモデルは128k, 他は256kのコンテキストウィンドウ。140+の多言語サポート。
Apache 2.0ライセンス
arenaで同サイズのモデル群でSoTAといった話がブログ中に記述されている。
モデルカードには一般的なベンチマーク群とのスコアも記載されている。
https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_4?hl=ja
（そもそも既存のベンチマークにもコンタミネーションがあると思われるが、）arenaに関しては特定の企業に対してデータを提供し、複数のモデルの亜種をテストできるという慣行があり、リーダーボードにバイアスがあるであろう点には注意:
- [Paper Note] The Leaderboard Illusion, Shivalika Singh+, NeurIPS'25
artificial analysisによる評価:
Qwenがproprietaryになったことから、ライセンス的に使いやすく、日本語に強そうなモデルとしては筆頭ではなかろうか。日本語性能が気になる。
アーキテクチャ解説:
ポイント解説:
所見:
attentionのscaleをsqrt(d)でスケールさせる代わりに、QK-norm, V normを適用するなど。
NvidiaによるNVFP4へのpost-trainingによる量子化:
https://huggingface.co/nvidia/Gemma-4-31B-IT-NVFP4
量子化後の性能も比較されており、知識、数学、コーディング、terminac useなど6種類のベンチマークでオリジナルのモデルと遜色ない性能が出ている旨記載されている。
解説:
https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-gemma-4
所見（encoder-freeにした裏側でパッチ化→projection + x/y軸のpositional embeddingを実施している話）:
MiniCPM-o-4_5, OpenBMB, 2026.02
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#Article #ComputerVision #NLP #LanguageModel #SpeechProcessing #DiffusionModel #OpenWeight #AutomaticSpeechRecognition(ASR) #VisionLanguageModel #TTS #Omni Issue Date: 2026-02-05 Comment
元ポスト:
Qwen3-ASR & Qwen3-ForcedAligner is Now Open Sourced: Robust, Streaming and Multilingual, Qwen Team, 2026.01
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#Article #SpeechProcessing #LongSequence #MultiLingual #OpenWeight #AutomaticSpeechRecognition(ASR) #Robustness Issue Date: 2026-01-30 Comment
HF:
https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-asr
technical report:
https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR/blob/main/assets/Qwen3_ASR.pdf
元ポスト:
Introducing LFM2.5: The Next Generation of On-Device AI, LiquidAI, 2026.01
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#Article #NLP #LanguageModel #ReinforcementLearning #Blog #SmallModel #OpenWeight #Japanese #PostTraining #Selected Papers/Blogs #VisionLanguageModel #One-Line Notes Issue Date: 2026-01-09 Comment
元ポスト:
日本語に特化した言語モデルも存在し、Sarashina2.2-1b-instruct-v0.1, TinySwallow-1.5B-InstructよりもJMMLU, M-IFEval (ja), GSM8K (ja)においてより高い性能を発揮している。
LFM2.5-1.2B-Base: [Hugging Face](
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base)
LFM2.5-1.2B-Instruct: [Hugging Face](
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct),
[LEAP](
https://leap.liquid.ai/models?model=lfm2.5-1.2b-instruct),
[Playground](
https://playground.liquid.ai/chat?model=cmk1jyp8f000204i56yy76uwh)
LFM2.5-1.2B-JP: [Hugging Face](
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-1.2B-JP),
[LEAP](
https://leap.liquid.ai/models?model=lfm2.5-1.2b-jp)
LFM2.5-VL-1.6B: [Hugging Face](
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-1.6B),
[LEAP](
https://leap.liquid.ai/models?model=lfm2.5-vl-1.6b),
[Playground](
https://playground.liquid.ai/chat?model=cmk0wefde000204jp2knb2qr8),
[Demo](
https://huggingface.co/spaces/LiquidAI/LFM2.5-VL-1.6B-WebGPU)
LFM2.5-Audio-1.5B: [Hugging Face](
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-Audio-1.5B),
[LEAP](
https://leap.liquid.ai/models?model=lfm2.5-audio-1.5b),
[Playground](
http://playground.liquid.ai/talk)
LiquidAIのモデルは日本語に特化したモデルが多く存在するのが特徴的に感じる。
Omnilingual ASR: Advancing Automatic Speech Recognition for 1,600+ Languages, Meta, 2025.11
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#Article #Transformer #SpeechProcessing #MultiLingual #OpenWeight #AutomaticSpeechRecognition(ASR) #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2025-11-12 Comment
Introducing MiMo-Audio, LLM-Core Xiaomi, 2025.10
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#Article #Pretraining #InstructionTuning #SpeechProcessing #Reasoning #SmallModel #OpenWeight #Zero/FewShotLearning #Selected Papers/Blogs #UMM Issue Date: 2025-10-25 Comment
HF: https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-audio
元ポスト:
text, audioを入力として受け取り、text, audioを出力するAudioLanguageModel