[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-DmitryRyumin--ICASSP-2023-24-Papers":3,"tool-DmitryRyumin--ICASSP-2023-24-Papers":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":80,"owner_twitter":79,"owner_website":81,"owner_url":82,"languages":83,"stars":92,"forks":93,"last_commit_at":94,"license":95,"difficulty_score":96,"env_os":97,"env_gpu":98,"env_ram":98,"env_deps":99,"category_tags":102,"github_topics":103,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":124,"updated_at":125,"faqs":126,"releases":147},2063,"DmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers","ICASSP-2023-24-Papers","ICASSP 2023-2024 Papers: A complete collection of influential and exciting research papers from the ICASSP 2023-24 conferences. Explore the latest advancements in acoustics, speech and signal processing. Code included. Star the repository to support the advancement of audio and signal processing!","ICASSP-2023-24-Papers 是一个专为声学、语音及信号处理领域打造的开源论文合集。它系统性地整理了 ICASSP 2023 至 2024 年会议中具有影响力的前沿研究，旨在解决科研人员在海量学术文献中难以快速定位高质量论文及配套代码的痛点。\n\n对于从事相关领域的研究人员、算法工程师及高校学生而言，这里不仅是获取最新技术动态的窗口，更是一个实用的资源库。与传统论文列表不同，该项目的核心亮点在于“代码友好”：绝大多数收录论文都附带了可复现的代码实现链接，极大降低了从理论到实践门槛。此外，项目还通过自动化工作流同步更新，并提供 Hugging Face 在线应用接口，让用户能更便捷地浏览和检索内容。\n\n无论你是希望追踪行业最新突破的资深专家，还是正在寻找课题灵感与实验基准的初学者，ICASSP-2023-24-Papers 都能为你提供高效、集中的技术支持，助力音频与信号处理技术的探索与创新。","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_readme_a3dc765328a7.png\" alt=\"ICASSP-2024-Papers\">\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable align=\"center\">\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\u003Cstrong>General Information\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsindresorhus\u002Fawesome\">\n        \u003Cimg 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papers from the [*ICASSP 2024*](https:\u002F\u002F2024.ieeeicassp.org\u002F) conference. Explore the latest advancements in acoustics, speech and signal processing. Code included. :star: the repository to support the advancement of audio and signal processing!\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002F2024.ieeeicassp.org\u002F\" target=\"_blank\">\n        \u003Cimg width=\"600\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_readme_804d452edb87.jpg\" alt=\"ICASSP 2024\">\n    \u003C\u002Fa>\n\u003Cp>\n\n---\n\n> [!TIP]\n[*Online version of the ICASSP 2024 Conference Technical Program*](https:\u002F\u002F2024.ieeeicassp.org\u002Fprogram-schedule\u002F), which lists all accepted full papers along with their presentation mode and time.\n\n---\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers\" style=\"float:left;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_readme_e44d2291b1bc.png\" width=\"25\" alt=\"\" \u002F>\n  Other collections of the best AI conferences\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Cbr \u002F>\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers\" style=\"float:left;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤗-NewEraAI--Papers-FFD21F.svg\" alt=\"App\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Cbr \u002F>\n\n> [!important]\n> Conference table will be up to date all the time.\n\n\u003Ctable>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd rowspan=\"2\" align=\"center\">\u003Cstrong>Conference\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"2\" align=\"center\">\u003Cstrong>Year\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd colspan=\"1\" align=\"center\">\u003Ci>2023\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"1\" align=\"center\">\u003Ci>2024\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\">\u003Ci>Computer Vision (CV)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>CVPR\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"2\" align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FCVPR-2023-24-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FCVPR-2023-24-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>ICCV\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICCV-2023-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FICCV-2023-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fdone.svg\" width=\"20\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FNot%20Scheduled-CC5540\" alt=\"\"\u002F>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>ECCV\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FNot%20Scheduled-CC5540\" alt=\"\"\u002F>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOctober-white?logo=github&labelColor=b31b1b\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>WACV\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">:heavy_minus_sign:\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FWACV-2024-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FWACV-2024-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F> \u003Cimg 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href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>INTERSPEECH\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FINTERSPEECH-2023-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FINTERSPEECH-2023-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fdone.svg\" width=\"20\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSeptember-white?logo=github&labelColor=b31b1b\" alt=\"\" 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Contributors\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\n  \u003Cimg src=\"http:\u002F\u002Fcontributors.nn.ci\u002Fapi?repo=DmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\" alt=\"\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Cbr \u002F>\n\n> [!NOTE]\n> Contributions to improve the completeness of this list are greatly appreciated. If you come across any overlooked papers, please **feel free to [*create pull requests*](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fpulls), [*open issues*](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fissues) or contact me via [*email*](mailto:neweraairesearch@gmail.com)**. Your participation is crucial to making this repository even better.\n\n---\n\n## Papers \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fai.svg\" width=\"30\" alt=\"\" \u002F>\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers\" style=\"float:left;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤗-NewEraAI--Papers-FFD21F.svg\" alt=\"App\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fblob\u002Fmain\u002FREADME_2023.md\">\n  \u003Cimg src=\"http:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FICASSP-2023-0073AE.svg\" alt=\"Conference\">\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Ctable>\n    \u003Cthead>\n        \u003Ctr>\n            \u003Cth scope=\"col\">Section\u003C\u002Fth>\n            \u003Cth scope=\"col\">Papers\u003C\u002Fth>\n            \u003Cth scope=\"col\">\u003Cimg 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Multi-Speaker, Multi-Lingual Indic TTS with Voice Cloning\u003C\u002Fa>\n            \u003C\u002Ftd>\n            \u003Ctd>\n                \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fblob\u002Fmain\u002Fsections\u002F2024\u002Fmain\u002FGC-L4.md\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F0-42BA16\" alt=\"Papers\">\u003C\u002Fa>\n            \u003C\u002Ftd>\n            \u003Ctd>\n                \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fblob\u002Fmain\u002Fsections\u002F2024\u002Fmain\u002FGC-L4.md\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F3-b31b1b\" alt=\"Preprints\">\u003C\u002Fa>\n            \u003C\u002Ftd>\n            \u003Ctd>\n                \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fblob\u002Fmain\u002Fsections\u002F2024\u002Fmain\u002FGC-L4.md\">\u003Cimg 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         Active Noise Control and Echo Cancellation\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Bayesian Machine Learning\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Advancing the Frontiers of Deep Learning for Low-Dose 3D Cone-Beam CT Reconstruction\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Bioacoustics and Medical Acoustics; Audio Security\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Acoustic Modeling for Automatic Speech Recognition\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Multimodal Processing of Speech\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                IFS General\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                3D Image and Video Processing and Analysis\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Deep Learning Training Methods\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Key Word Spotting and Acoustic Event Detection\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Coding, Information Theory, and Applications of Signal Processing for Communications\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Speech Analysis\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Music Separation; Audio for Multimedia and Audio Processing Systems\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Machine Learning for Communications and Wireless Networks\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Image and Video Coding\u002FCompression\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Bioinformatics and Biomedical Signal Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Audio-Visual Speech\u002FIntent Recognition\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Multimodal Clustering, Segmentation, and Summarization\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Learning Theory and Methods\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                SP Cadenza Challenge: Music Demixing\u002FRemixing for Hearing Aids\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Radar Signal Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Biological and Medical Signal and Image Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Anti-Spoofing and Speaker Embedding\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Speech Enhancement; Dereverberation and RIR Estimation\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Segmentation\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                3D Generation\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Multimedia Forensics\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Speech Signal Improvement Challenge\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Audio Deep Packet Loss Concealment Grand Challenge\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Signal Processing Theory and Methods Journal Papers\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Multi-Sensor and Multichannel Signal Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Array Processing and Beamforming\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Sound Event Classification and Generation; Active Noise Control, Echo Reduction and Feedback Reduction\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Deep Learning Fairness and Privacy\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Sparsity and Low-Rank Models\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Optimization Methods for Signal Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Multimodal Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Show and Tell Demos\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd colspan=\"5\" align=\"center\">\u003Ci>Special Session\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Model based Machine Learning for Wireless Communications and Sensing\n            \u003C\u002Ftd>\n            \u003Ctd colspan=\"4\" rowspan=\"23\" align=\"center\">\u003Ci>Will soon be added\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Exploiting Diversities in Advanced Array Systems: New Applications and Trends\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Generative Semantic Communication: How Generative Models Enhance Semantic Communications\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Quantum Machine Learning Algorithms and Applications on NISQ Devices\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Robust Reconstruction Methods in Computational Imaging\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Graphical Inference and Modeling in Dynamical Systems\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Advancements in Integrated Sensing and Communication for Next-Generation Wireless Networks\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Signal and Graph Processing for Autonomous Agents\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Next-Generation Wi-Fi Sensing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Signal Processing Theory for Covert Communication and Cybersecurity\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                In-Context Learning Methods for Speech and Spoken Language Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Topological Signal Processing over Higher-Order Networks\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Deepfakes and AI-Generated Content (AIGC) Detection and Forensics: Recent Advances\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Recent Advances in AI-Powered Visual Computing and Multimodal Signal Processing for Metaverse Era\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Algorithm-Hardware Co-Design of Neuromorphic Solutions for Signal Processing Applications\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Automotive Radar Signal Processing for Autonomous Driving\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Learning with Incomplete Medical Data\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Signal Processing and Machine Learning for Collective Intelligence\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Variational Inference and Approximate Bayesian Techniques\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Efficient Modeling of Long Sequences with Applications to Speech and Audio\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Decentralized Learning with Resource-Constrained Communication\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Localization and Sensing based on Signals from Terrestrial and Non-Terrestrial Networks\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Signal Processing and Machine Learning for Understanding Brain Dynamics\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n    \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## Key Terms\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg width=\"500\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_readme_699df8407a96.png\" alt=\"Key Terms\">\n\u003Cp>\n\n---\n\n## Star History\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#Dmitryryumin\u002FICASSP-2023-24-Papers&Date\" target=\"_blank\">\n        \u003Cimg width=\"500\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_readme_96657b4600af.png\" alt=\"Star History Chart\">\n    \u003C\u002Fa>\n\u003Cp>\n","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_readme_a3dc765328a7.png\" alt=\"ICASSP-2024-Papers\">\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable align=\"center\">\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\u003Cstrong>基本信息\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsindresorhus\u002Fawesome\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.rawgit.com\u002Fsindresorhus\u002Fawesome\u002Fd7305f38d29fed78fa85652e3a63e154dd8e8829\u002Fmedia\u002Fbadge.svg\" alt=\"Awesome\">\n      \u003C\u002Fa>\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002F2024.ieeeicassp.org\u002F\">\n        \u003Cimg src=\"http:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FICASSP-2024-0073AE.svg\" alt=\"会议\">\n      \u003C\u002Fa>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fversion-v0.0.0-rc0\" alt=\"版本\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-green.svg\" alt=\"许可证：MIT\">\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\u003Cstrong>仓库大小与活跃度\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Frepo-size\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\" alt=\"GitHub仓库大小\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcommit-activity\u002Ft\u002Fdmitryryumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\" alt=\"GitHub提交活动（分支）\">\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\u003Cstrong>贡献统计\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcontributors\u002Fdmitryryumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\" alt=\"GitHub贡献者\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues-closed\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\" alt=\"GitHub已关闭的问题\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\" alt=\"GitHub问题\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues-pr-closed\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\" alt=\"GitHub已关闭的拉取请求\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues-pr\u002Fdmitryryumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\" alt=\"GitHub拉取请求\">\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\u003Cstrong>其他指标\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flast-commit\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\" alt=\"GitHub最近一次提交\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fwatchers\u002Fdmitryryumin\u002FICASSP-2023-24-Papers?style=flat\" alt=\"GitHub关注者\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fforks\u002Fdmitryryumin\u002FICASSP-2023-24-Papers?style=flat\" alt=\"GitHub复刻数\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fdmitryryumin\u002FICASSP-2023-24-Papers?style=flat\" alt=\"GitHub仓库星标\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_readme_b0106e017275.png\" alt=\"访问量\">\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\u003Cstrong>GitHub Actions\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fcopy_parse_markdown.yml\u002Fbadge.svg\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fcopy_parse_markdown.yml\u002Fbadge.svg\" alt=\"从源仓库复制解析Markdown并生成JSON\">\n      \u003C\u002Fa>\n      \u003Cbr \u002F>\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fparse_markdown.yml\u002Fbadge.svg?branch=main\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fparse_markdown.yml\u002Fbadge.svg?branch=main\" alt=\"解析Markdown并生成JSON\">\n      \u003C\u002Fa>\n      \u003Cbr \u002F>\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fsync_papers_with_hf.yml\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fsync_papers_with_hf.yml\u002Fbadge.svg\" alt=\"同步Hugging Face应用\">\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\u003Cstrong>应用\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers\" style=\"float:left;\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤗-NewEraAI--Papers-FFD21F.svg\" alt=\"应用\" \u002F>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd colspan=\"2\" align=\"center\">\u003Cstrong>进度状态\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\u003Cstrong>主分支\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      \u003C!-- 2131\u002F2712 -->\n      \u003Cdiv style=\"float:left;\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_readme_036456c95233.png\" alt=\"\" \u002F>\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fcompleted_checkmark_done.svg\" width=\"25\" alt=\"\" \u002F>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\nICASSP 2024论文：来自[*ICASSP 2024*](https:\u002F\u002F2024.ieeeicassp.org\u002F)会议的一系列具有影响力且令人振奋的研究论文的完整合集。探索声学、语音和信号处理领域的最新进展。附带代码。请为本仓库点赞，以支持音频与信号处理技术的进步！\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002F2024.ieeeicassp.org\u002F\" target=\"_blank\">\n        \u003Cimg width=\"600\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_readme_804d452edb87.jpg\" alt=\"ICASSP 2024\">\n    \u003C\u002Fa>\n\u003Cp>\n\n---\n\n> [!TIP]\n[*ICASSP 2024会议技术日程在线版*](https:\u002F\u002F2024.ieeeicassp.org\u002Fprogram-schedule\u002F)列出了所有被接受的全文论文及其展示方式和时间。\n\n---\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers\" style=\"float:left;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_readme_e44d2291b1bc.png\" width=\"25\" alt=\"\" \u002F>\n  其他顶尖人工智能会议的合集\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Cbr \u002F>\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers\" style=\"float:left;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤗-NewEraAI--Papers-FFD21F.svg\" alt=\"应用\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Cbr \u002F>\n\n> [!important]\n> 会议表格将始终保持最新更新。\n\n\u003Ctable>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd rowspan=\"2\" align=\"center\">\u003Cstrong>会议\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"2\" align=\"center\">\u003Cstrong>年份\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd colspan=\"1\" align=\"center\">\u003Ci>2023\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"1\" align=\"center\">\u003Ci>2024\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\">\u003Ci>计算机视觉（CV）\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>CVPR\u003C\u002Ftd>\n   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Multi-Speaker, Multi-Lingual Indic TTS with Voice Cloning\u003C\u002Fa>\n            \u003C\u002Ftd>\n            \u003Ctd>\n                \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fblob\u002Fmain\u002Fsections\u002F2024\u002Fmain\u002FGC-L4.md\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F0-42BA16\" alt=\"Papers\">\u003C\u002Fa>\n            \u003C\u002Ftd>\n            \u003Ctd>\n                \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fblob\u002Fmain\u002Fsections\u002F2024\u002Fmain\u002FGC-L4.md\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F3-b31b1b\" alt=\"Preprints\">\u003C\u002Fa>\n            \u003C\u002Ftd>\n            \u003Ctd>\n                \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fblob\u002Fmain\u002Fsections\u002F2024\u002Fmain\u002FGC-L4.md\">\u003Cimg 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         Active Noise Control and Echo Cancellation\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Bayesian Machine Learning\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Advancing the Frontiers of Deep Learning for Low-Dose 3D Cone-Beam CT Reconstruction\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Bioacoustics and Medical Acoustics; Audio Security\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Acoustic Modeling for Automatic Speech Recognition\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Multimodal Processing of Speech\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                IFS General\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                3D Image and Video Processing and Analysis\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Deep Learning Training Methods\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Key Word Spotting and Acoustic Event Detection\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Coding, Information Theory, and Applications of Signal Processing for Communications\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Speech Analysis\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Music Separation; Audio for Multimedia and Audio Processing Systems\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Machine Learning for Communications and Wireless Networks\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Image and Video Coding\u002FCompression\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Bioinformatics and Biomedical Signal Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Audio-Visual Speech\u002FIntent Recognition\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Multimodal Clustering, Segmentation, and Summarization\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Learning Theory and Methods\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                SP Cadenza Challenge: Music Demixing\u002FRemixing for Hearing Aids\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Radar Signal Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Biological and Medical Signal and Image Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Anti-Spoofing and Speaker Embedding\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Speech Enhancement; Dereverberation and RIR Estimation\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Segmentation\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                3D Generation\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Multimedia Forensics\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Speech Signal Improvement Challenge\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Audio Deep Packet Loss Concealment Grand Challenge\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Signal Processing Theory and Methods Journal Papers\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Multi-Sensor and Multichannel Signal Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Array Processing and Beamforming\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Sound Event Classification and Generation; Active Noise Control, Echo Reduction and Feedback Reduction\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Deep Learning Fairness and Privacy\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Sparsity and Low-Rank Models\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Optimization Methods for Signal Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Multimodal Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Show and Tell Demos\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd colspan=\"5\" align=\"center\">\u003Ci>Special Session\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Model based Machine Learning for Wireless Communications and Sensing\n            \u003C\u002Ftd>\n            \u003Ctd colspan=\"4\" rowspan=\"23\" align=\"center\">\u003Ci>Will soon be added\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Exploiting Diversities in Advanced Array Systems: New Applications and Trends\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Generative Semantic Communication: How Generative Models Enhance Semantic Communications\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Quantum Machine Learning Algorithms and Applications on NISQ Devices\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Robust Reconstruction Methods in Computational Imaging\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Graphical Inference and Modeling in Dynamical Systems\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Advancements in Integrated Sensing and Communication for Next-Generation Wireless Networks\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Signal and Graph Processing for Autonomous Agents\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Next-Generation Wi-Fi Sensing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Signal Processing Theory for Covert Communication and Cybersecurity\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                In-Context Learning Methods for Speech and Spoken Language Processing\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Topological Signal Processing over Higher-Order Networks\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Deepfakes and AI-Generated Content (AIGC) Detection and Forensics: Recent Advances\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Recent Advances in AI-Powered Visual Computing and Multimodal Signal Processing for Metaverse Era\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Algorithm-Hardware Co-Design of Neuromorphic Solutions for Signal Processing Applications\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Automotive Radar Signal Processing for Autonomous Driving\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Learning with Incomplete Medical Data\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Signal Processing and Machine Learning for Collective Intelligence\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Variational Inference and Approximate Bayesian Techniques\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Efficient Modeling of Long Sequences with Applications to Speech and Audio\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Decentralized Learning with Resource-Constrained Communication\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Localization and Sensing based on Signals from Terrestrial and Non-Terrestrial Networks\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                Signal Processing and Machine Learning for Understanding Brain Dynamics\n            \u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n    \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n\n\n## 关键术语\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Cimg width=\"500\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_readme_699df8407a96.png\" alt=\"关键术语\">\n\u003Cp>\n\n---\n\n## 星标历史\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#Dmitryryumin\u002FICASSP-2023-24-Papers&Date\" target=\"_blank\">\n        \u003Cimg width=\"500\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_readme_96657b4600af.png\" alt=\"星标数量变化图\">\n    \u003C\u002Fa>\n\u003Cp>","# ICASSP-2023-24-Papers 快速上手指南\n\n本仓库汇集了 **ICASSP 2023** 和 **ICASSP 2024** 会议中具有影响力的声学、语音及信号处理领域的研究论文，并附带相关代码链接。它不是一个需要安装的软件包，而是一个持续更新的论文清单资源库。\n\n## 环境准备\n\n本项目无需特定的系统环境或复杂的依赖安装，只需具备以下条件即可：\n\n*   **操作系统**：Windows \u002F macOS \u002F Linux 均可。\n*   **基础工具**：\n    *   Web 浏览器（用于在线浏览）。\n    *   Git（可选，用于克隆仓库到本地）。\n*   **网络环境**：能够访问 GitHub 和 Hugging Face（如访问受限，建议配置网络加速或使用镜像站）。\n\n## 获取方式\n\n你可以通过以下两种方式访问该资源：\n\n### 方式一：在线浏览（推荐）\n直接访问作者部署的 Hugging Face 应用，界面友好且支持搜索筛选：\n*   **应用地址**: [NewEraAI-Papers](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers)\n\n### 方式二：本地克隆\n如果你希望在本地查看 Markdown 源码或离线阅读，可以使用 Git 克隆仓库：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers.git\ncd ICASSP-2023-24-Papers\n```\n\n> **提示**：国内用户若克隆速度较慢，可尝试使用国内镜像源（如 Gitee 镜像，如有）或配置 Git 代理。\n\n## 基本使用\n\n### 1. 查找论文\n仓库根目录下的 `README.md` 文件即为主要的论文索引。\n*   **在线查看**：直接在 GitHub 页面滚动浏览，论文按会议年份（2023\u002F2024）和研究方向分类。\n*   **本地查看**：使用 Markdown 编辑器（如 VS Code、Typora）打开 `README.md` 或 `README_2023.md`。\n\n### 2. 获取代码与原文\n在列表中点击具体的论文标题，通常会跳转到：\n*   **arXiv\u002FPDF 链接**：下载论文原文。\n*   **Code 链接**：跳转至该论文的官方开源代码仓库（通常在 GitHub 上）。\n\n### 3. 贡献内容\n如果你发现遗漏了重要的论文，欢迎通过以下方式参与贡献：\n*   **提交 Issue**: [新建 Issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fissues) 反馈遗漏论文。\n*   **提交 PR**: Fork 仓库后修改列表并提交 [Pull Request](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fpulls)。\n*   **邮件联系**: neweraairesearch@gmail.com\n\n---\n*注：本仓库数据会随会议进程持续更新，建议定期拉取最新内容 (`git pull`) 或刷新网页版应用。*","某音频算法工程师正在为新一代会议降噪系统寻找最新的深度学习架构，急需复现并对比 ICASSP 2023-2024 年的前沿成果。\n\n### 没有 ICASSP-2023-24-Papers 时\n- **检索效率低下**：需要在 IEEE Xplore、Google Scholar 及各个实验室主页间反复跳转，手动筛选数百篇论文，耗时数天才能锁定目标。\n- **代码复现困难**：许多论文仅提供理论描述，官方代码链接分散或已失效，花费大量时间寻找可运行的源码却往往无功而返。\n- **技术视野受限**：难以系统性掌握声学、语音和信号处理领域的最新趋势，容易遗漏关键的非主流但高价值的创新方案。\n- **环境配置繁琐**：即使找到代码，也缺乏统一的依赖说明和版本指引，配置实验环境时常因版本冲突而受阻。\n\n### 使用 ICASSP-2023-24-Papers 后\n- **一站式获取资源**：直接在该仓库中按类别浏览，瞬间定位到所有收录的 influential papers，将文献调研时间从几天缩短至几小时。\n- **代码即取即用**：每篇论文均附带经过验证的代码链接，甚至包含详细的实现细节，大幅降低了复现门槛，快速验证算法效果。\n- **全景技术洞察**：通过结构化的论文集合，清晰把握年度技术演进路线，迅速发现适合当前项目的最佳模型架构。\n- **生态联动便捷**：结合仓库关联的 Hugging Face 应用，可直接在线体验部分模型效果，加速了从理论到原型的转化过程。\n\nICASSP-2023-24-Papers 将原本碎片化、高成本的科研探索转变为高效、可执行的工程落地流程，是音频领域开发者不可或缺的加速器。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_ICASSP-2023-24-Papers_804d452e.jpg","DmitryRyumin","Dmitry Ryumin","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FDmitryRyumin_3bbb5dc6.jpg","PhD in Engineering",null,"neweraairesearch@gmail.com","https:\u002F\u002Fdmitryryumin.github.io","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin",[84,88],{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Python","#3572A5",87.3,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Shell","#89e051",12.7,523,23,"2026-03-19T00:23:52","MIT",1,"","未说明",{"notes":100,"python":98,"dependencies":101},"该仓库主要是一个论文列表集合（Awesome List），用于整理和展示 ICASSP 2023-2024 的会议论文信息，并非一个需要本地安装运行的 AI 模型或软件工具。因此，没有特定的操作系统、GPU、内存或 Python 环境需求。用户可以通过浏览器直接查看 README 中的列表，或访问其关联的 Hugging Face Space 应用在线浏览。",[],[14,54,55,26],[104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123],"asr","denoising","domain-adaptation","face-recognition","icassp","icassp2023","keyword-spotting","language-modeling","self-supervised-learning","semantic-segmentation","signal-processing","signal-restoration","speech-recognition","vad","generative-models","image-generation","music-generation","spoken-language-understanding","multimodal-learning","icassp2024","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:52:27.589490",[127,132,137,142],{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},9399,"如何获取该论文列表的更新通知？支持 RSS 订阅吗？","维护者计划持续更新列表至 2025 年及以后。虽然会考虑添加 RSS 功能，但目前通过关注 GitHub 仓库来获取更新通知更为便捷和推荐。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\u002Fissues\u002F12",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},9400,"什么时候会创建新一年会议（如 ICASSP 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