视频大模型

Efficient Frame Selection for Long Videos at Test Time with Attention-Based MLLM Selectors

基于注意力的MLLM选择器在测试时对长视频进行高效帧选择

Yilin Wang, Xiangxi Zheng, Dongxing Mao, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Ping Yu, Rui Yan, Yuan Yao, Alex Jinpeng Wang

机构 * ZJU（浙江大学） ； NJU（南京大学） ； CSU（中南大学） ； Microsoft（微软公司） ； NJUST（南京理工大学） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究利用MLLMs中验证选择提取层的跨模态注意力构建无训练的DAFS帧选择器，通过查询条件聚合提取帧级证据，将候选池大小和每帧令牌预算联合分配问题用动态规划解决，在Video-MME上表现出色，且无需重新训练即可跨多种模型和任务泛化。

CoVStream: Edge-Cloud Collaboration for Understanding of Long Video Streams

CoVStream: 面向长视频流的边缘-云协作理解

Xu Liu, Guikun Chen, Zihao Yan, Kanzhi Wu, Wenguan Wang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University（浙江大学脑机智能国家重点实验室） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd., Shenzhen, China（深圳 vivo 通信有限公司） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出边缘-云协作框架CoVStream，边缘节点将视频流压缩为视觉特征和语义描述传输至云端，云服务器构建实体图与全局视觉上下文，仅在用户查询时激活大模型，在LVBench上带宽降低87.6%且准确率保持99.2%。

Comments 9 pages

Forget, Anticipate and Adapt: Test Time Training for Long Videos

遗忘、预期与适应：长视频的测试时训练

Rajat Modi, Sebastian Noel, Xin Liang, Yogesh Singh Rawat

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出帧遗忘网络（FFN），通过仅处理滑动窗口中的三帧并定义惊奇度量自适应调整窗口，实现长视频的高效测试时训练。

Comments ECCV 2026

MoVA: Learning Asymmetric Dual Projections for Modular Long Video-Text Alignment

MoVA: 面向模块化长视频-文本对齐的非对称双投影学习

Peiyuan Zhu, Shaoan Xie, Zijian Li, Yifan Shen, Namrata Deka, Harsh Shrivastava, Guangyi Chen, Kun Zhang

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对视频-文本对比学习中时间错位和语义不对称问题，提出MoVA框架，通过非对称双投影（文本侧自适应选择帧感知子空间，视频侧解缠文本相关视觉概念）实现灵活对齐，在多个任务上超越现有方法。

Comments ECCV 2026

TimeProVe: Propose, then Verify for Efficient Long Video Temporal Reasoning in Activities of Daily Living

TimeProVe: 先提出后验证，实现日常活动中的高效长视频时间推理

Arkaprava Sinha, Dominick Reilly, Siddharth Krishnan, Hieu Le, Srijan Das

机构 * University of North Carolina, Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出TimeProVe框架，先通过轻量模块生成基于动作的候选假设，再调用昂贵VLM验证，在长视频问答中降低75%VLM调用和93%推理成本，性能提升7.3%。

Rethinking Video-Language Model from the Language Input Perspective

从语言输入角度重新思考视频-语言模型

Xiang Fang, Wanlong Fang, Changshuo Wang, Xiaoye Qu, Daizong Liu

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video-language(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文从语言输入角度出发，提出一种即插即用的框架，通过生成正负文本、属性文本推理和自加权损失，提升视频-语言模型的性能。

Comments Published in AAAI 2026

ReCA: Multi-Shot Long Video Extrapolation via Recursive Context Allocation

ReCA: 通过递归上下文分配实现多镜头长视频外推

Akide Liu, Jinbo Xing, Chaojie Mao, Ye Li, Zeyu Zhang, Yefei He, Weijie Wang, Zihan Wang, Yu Liu, Gholamreza Haffari, Bohan Zhuang

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title)；video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多镜头视频外推任务中上下文分配瓶颈，提出递归上下文分配框架，通过层次化分解和结构化状态传播提升长视频生成的一致性和质量。

Comments Project Page: https://reca.vmv.re , Code: https://github.com/ali-vilab/ReCA

SOLE-R1: Video-Language Reasoning as the Sole Reward for On-Robot Reinforcement Learning

SOLE-R1：视频语言推理作为机器人强化学习的唯一奖励

Philip Schroeder, Thomas Weng, Karl Schmeckpeper, Eric Rosen, Stephen Hart, Ondrej Biza

机构 * MIT（麻省理工学院） ； RAI Institute（机器人智能研究所） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video-language(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SOLE-R1模型，通过视频语言时空推理生成密集任务进度估计作为唯一奖励信号，实现在无真实奖励、演示或任务特定调优下的零样本在线强化学习。

STORM: Internalized Modeling for Spatial-Temporal Reasoning in Video-Language Models

STORM: 视频语言模型中时空推理的内化建模

Yiming Liang, Yixiao Chen, Yiyang Zhou, Yixuan Wang, Shoubin Yu, Andong Deng, Fuxiao Liu, Qin Zhang, Chen Chen, Mohit Bansal, Huaxiu Yao

机构 * Purdue（普渡大学） ； Harvard（哈佛大学） ； UNC（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； UCF（佛罗里达大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Physion Labs（Physion 实验室） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video-language(title)；video reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出STORM框架，通过有界连续潜在轨迹内化推理过程，无需显式文本思维链或外部工具，提升视频推理准确性并降低推理开销。

Video-o3: Native Interleaved Clue Seeking for Long Video Multi-Hop Reasoning

Video-o3：长视频多跳推理的原生交错线索搜索

Xiangyu Zeng, Zhiqiu Zhang, Yuhan Zhu, Xinhao Li, Zikang Wang, Changlian Ma, Qingyu Zhang, Zizheng Huang, Kun Ouyang, Tianxiang Jiang, Ziang Yan, Yi Wang, Hongjie Zhang, Yali Wang, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； SIAT, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title)；video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出Video-o3框架，通过迭代发现显著视觉线索、细粒度检查关键片段以及适应性终止，提升长视频多跳推理能力，实验表明其在MLVU和Video-Holmes上分别达到72.1%和46.5%的准确率。

Comments 27 pages, 15 figures, 15 tables

Bridging Modalities, Spanning Time: Structured Memory for Ultra-Long Agentic Video Reasoning

跨模态、跨时间：结构化记忆用于超长代理视频推理

Jiazheng Li, Chi-Hao Wu, Yunze Liu, Kaize Ding, Jundong Li, Chuxu Zhang

机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学） ； Northwestern University（西北大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video reasoning(title)；long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MAGIC-Video框架，通过多模态记忆图和交织叙事链，实现超长视频的跨模态检索与长时序推理，优于现有基线模型。

RCoT-Seg: Reinforced Chain-of-Thought for Video Reasoning and Segmentation

RCoT-Seg：强化链式推理用于视频推理与分割

Junwei Wen, Deshui Miao, Guangming Lu, Xin Li, Wenjie Pei

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Pazhou Lab (Huangpu)（琶洲实验室（黄埔）） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video reasoning(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出RCoT-Seg框架，通过分离时间推理与空间感知，改进视频分割中关键帧选择与定位，提升多目标场景下的鲁棒性与精度。

Comments 21 pages

A$^2$RD: Agentic Autoregressive Diffusion for Long Video Consistency

A$^2$RD：基于代理的自回归扩散用于长视频一致性

Do Xuan Long, Yale Song, Min-Yen Kan, Tomas Pfister, Long T. Le

机构 * Google Cloud AI Research（谷歌云人工智能研究） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 A$^2$RD通过Retrieve-Synthesize-Refine-Update循环实现长视频一致性合成，提升视频生成的连贯性和叙事一致性。

Comments Project page: http://dxlong2000.github.io/AARD

AffectSeek: Agentic Affective Understanding in Long Videos under Vague User Queries

AffectSeek: 长视频中基于模糊用户查询的代理情感理解

Zhen Zhang, Yuhang Yang, Yunxiang Jiang, Yuhuan Lu, Haifeng Lu, Zheng Lian, Runhao Zeng, Xiping Hu

机构 * Gansu Provincial Key Laboratory of Wearable Computing, School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（甘肃省可穿戴计算重点实验室，兰州大学信息科学与工程学院） ； Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory for Emotional Intelligence and Pervasive Computing, Shenzhen MSU-BIT University（粤港澳大湾区情感智能与泛在计算联合实验室，深圳MSU-BIT大学） ； Department of Computer and Information Engineering, Khalifa University（计算机与信息工程系，哈利法大学） ； Artificial Intelligence Research Institute, Shenzhen MSU-BIT University（人工智能研究院，深圳MSU-BIT大学） ； Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong（电子与计算机工程系，香港大学） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出VQAU任务，要求模型在长视频中定位情感时刻、预测情绪类别并生成证据支持的解释。构建VQAU-Bench基准，并提出AffectSeek框架，通过分步推理实现模糊查询驱动的情感理解。

Act2See: Emergent Active Visual Perception for Video Reasoning

Act2See：面向视频推理的涌现式主动视觉感知

Martin Q. Ma, Yuxiao Qu, Aditya Agrawal, Willis Guo, Paul Pu Liang, Ruslan Salakhutdinov, Louis-Philippe Morency

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video reasoning(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Act2See框架，通过使VLMs在文本推理中主动交错视频帧，实现视频推理中的主动视觉感知，提升了推理质量并优于现有方法。

Comments CVPR 2026

Time Blindness: Why Video-Language Models Can't See What Humans Can?

时间盲：为什么视频语言模型无法看到人类能看见的东西？

Ujjwal Upadhyay, Mukul Ranjan, Zhiqiang Shen, Mohamed Elhoseiny

机构 * KAUST（卡士大学） ； VILA Lab, MBZUAI（VILA实验室，MBZUAI） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video-language(title)；video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究揭示视频语言模型在处理纯时间序列信息时的局限性，提出SpookyBench基准测试，显示人类在识别时间序列中的形状、文本和模式上准确率高达98%，而最先进的VLMs却无法做到，指出模型过度依赖空间特征而非时间线索。

Comments Accepted at IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2026 Project page at https://timeblindness.github.io

TemporalVLM: Video LLMs for Temporal Reasoning in Long Videos

TemporalVLM：长视频中的时间推理视频大语言模型

Fawad Javed Fateh, Umer Ahmed, Hamza Khan, M. Zeeshan Zia, Quoc-Huy Tran

机构 * Retrocausal, Inc.（Retrocausal公司） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出TemporalVLM，一种用于长视频时间推理和细粒度理解的视频大语言模型，通过时间感知编码和BiLSTM模块实现全局特征聚合，并引入IndustryASM数据集进行评估。

Comments Accepted to ACL 2026

OASIS: On-Demand Hierarchical Event Memory for Streaming Video Reasoning

OASIS：按需分层事件记忆用于流媒体视频推理

Zhijia Liang, Jiaming Li, Weikai Chen, Yanhao Zhang, Haonan Lu, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东大数据分析与处理重点实验室） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video reasoning(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 OASIS通过结构化按需检索解决流媒体视频推理中记忆检索的挑战，提升长周期准确性和组合推理能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

VideoStir: Understanding Long Videos via Spatio-Temporally Structured and Intent-Aware RAG

VideoStir：通过时空结构化和意图感知的RAG理解长视频

Honghao Fu, Miao Xu, Yiwei Wang, Dailing Zhang, Jun Liu, Yujun Cai

机构 * University of Queensland（昆士兰大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VideoStir通过构建时空图和意图相关性评分器，改进长视频RAG框架，实现基于意图的结构化推理，无需辅助信息即可竞争现有最佳基线。

Comments Accepted by ACL 2026

OmniRoam: World Wandering via Long-Horizon Panoramic Video Generation

OmniRoam：通过长视界全景视频生成实现世界漫游

Yuheng Liu, Xin Lin, Xinke Li, Baihan Yang, Chen Wang, Kalyan Sunkavalli, Yannick Hold-Geoffroy, Hao Tan, Kai Zhang, Xiaohui Xie, Zifan Shi, Yiwei Hu

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出OmniRoam框架，利用全景视频生成实现长视界场景漫游，通过预览和精炼阶段提升视频质量和一致性，实验表明其在视觉质量、可控性和长期一致性方面优于现有方法。

Comments Code is available at https://github.com/yuhengliu02/OmniRoam

Unleashing Video Language Models for Fine-grained HRCT Report Generation

释放视频语言模型以生成细粒度HRCT报告

Yingying Fang, Huichi Zhou, KinHei Lee, Yijia Wang, Zhenxuan Zhang, Jiahao Huang, Guang Yang

机构 * Bioengineering Department, Imperial College London, London, UK School of Biomedical Engineering \& lmaging Sciences, King's College London, London,UK 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video language model(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出AbSteering框架，通过异常中心方案和直接偏好优化目标，提升视频语言模型在HRCT报告生成中的精度与细粒度区分能力，优于现有领域特定CT基础模型。

PAS3R: Pose-Adaptive Streaming 3D Reconstruction for Long Video Sequences

PAS3R：面向长视频序列的姿态自适应流式3D重建

Lanbo Xu, Liang Guo, Caigui Jiang, Cheng Wang

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University, China（人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学，中国） ； University of East Anglia, Norwich, NR47TJ, United Kingdom（东安格利亚大学，诺里奇，英国） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PAS3R通过动态调节状态更新机制，解决流式3D重建中视角变化与结构稳定性矛盾，提升长视频序列的轨迹精度和点云重建质量。

CurveStream: Boosting Streaming Video Understanding in MLLMs via Curvature-Aware Hierarchical Visual Memory Management

CurveStream: 通过曲率感知的层次视觉记忆管理提升MLLMs在流媒体视频理解中的性能

Chao Wang, Xudong Tan, Jianjian Cao, Kangcong Li, Tao Chen

机构 * College of Future Information Technology, Fudan University（未来信息科技学院，复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CurveStream通过曲率感知的层次视觉记忆管理框架，在流媒体视频理解中实现显著性能提升，实验表明其在多个基准测试中均优于现有方法，达到新状态-of-the-art结果。

WAT: Online Video Understanding Needs Watching Before Thinking

WAT：在线视频理解需要先观看再思考

Zifan Han, Hongbo Sun, Jinglin Xu, Canhui Tang, Yulong Lei, Xuchong Zhang, Hongbin Sun, Zhongjiang He, Hao Sun

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（国家人类-机器混合增强智能重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video understanding(title)；video reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 WAT提出双阶段框架，通过分阶段处理实现在线视频理解，结合查询与短期记忆进行跨时间推理，实验显示在多个基准上表现优异。

Reinforcing Video Reasoning Segmentation to Think Before It Segments

强化视频推理分割以在分割前思考

Sitong Gong, Lu Zhang, Yunzhi Zhuge, Xu Jia, Pingping Zhang, Huchuan Lu

专题命中 长视频与时序推理 ：video reasoning(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Veason-R1通过组相对策略优化和链式思维初始化，提升视频推理分割的结构化推理能力，实现更准确的时空定位和鲁棒性。

Comments 12 pages

Journal ref CVPR 2026

Building a Mind Palace: Structuring Environment-Grounded Semantic Graphs for Effective Long Video Analysis with LLMs

构建一个思维宫殿：为有效长视频分析构建基于环境的语义图谱

Zeyi Huang, Yuyang Ji, Xiaofang Wang, Nikhil Mehta, Tong Xiao, Donghyun Lee, Sigmund Vanvalkenburgh, Shengxin Zha, Bolin Lai, Yiqiu Ren, Licheng Yu, Ning Zhang, Yong Jae Lee, Miao Liu

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Meta ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：long video(title)；video understanding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VideoMindPalace通过构建环境基础的语义图谱，提升长视频分析中空间-时间连贯性和类人推理能力。

FluxMem: Adaptive Hierarchical Memory for Streaming Video Understanding

FluxMem: 用于流视频理解的自适应分层内存

Yiweng Xie, Bo He, Junke Wang, Xiangyu Zheng, Ziyi Ye, Zuxuan Wu

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI（可信具身人工智能研究所） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FluxMem通过自适应分层内存压缩技术，在流视频理解中实现了高效处理，提升了实时性能和离线表现。

Comments Accepted at CVPR 2026. Project page: https://yiwengxie.com/FluxMem/

MARC: Memory-Augmented RL Token Compression for Efficient Video Understanding

MARC: 用于高效视频理解的记忆增强强化学习令牌压缩

Peiran Wu, Zhuorui Yu, Yunze Liu, Chi-Hao Wu, Enmin Zhou, Junxiao Shen

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； Memories.ai Research（Memories.ai研究） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MARC通过结合结构化检索和强化学习知识蒸馏，实现高效视频理解，显著减少视觉令牌、GPU内存和延迟。

Comments Accepted at ICLR 2026

FreshMem: Brain-Inspired Frequency-Space Hybrid Memory for Streaming Video Understanding

FreshMem: 基于大脑的频率-空间混合内存用于流视频理解

Kangcong Li, Peng Ye, Lin Zhang, Chao Wang, Huafeng Qin, Tao Chen

机构 * College of Future Information Technology, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学未来信息科技学院） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港中文大学） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video understanding(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FreshMem通过频率-空间混合内存网络，提升流视频理解的连续感知能力，实现短期保真与长期一致性的平衡。

Triage: Hierarchical Visual Budgeting for Efficient Video Reasoning in Vision-Language Models

Triage: 分层视觉预算机制用于视觉语言模型中的高效视频推理

Anmin Wang, Nan Zhang, Wei Tao, Xiaoyang Qu, Guokuan Li, Jiguang Wan, Jianzong Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Ping An Technology (Shenzhen) Co., Ltd.（平安科技（深圳）有限公司） 纠错

专题命中 长视频与时序推理 ：video reasoning(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Triage通过分层视觉预算机制优化视频推理，提升效率并保持性能。

Comments Accepted to 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2026)