Apriel Voice 27B Preview는 음성 이해, 추론, 도구 호출을 공유 백본에서 처리하는 오픈 음성 언어 모델이다. 사고 모드에서 Big Bench Audio 98.90, Speech-BFCL 81.13, τ-Voice 과제 성공률 65.51%, 평균 지연 시간 1.91초를 기록했다. Gemma 4 26B-A4B의 사후 학습 체크포인트를 기반으로 하며, 별도의 대화 모델 없이 음성을 직접 처리해 응답과 도구 호출을 생성한다.
Falcon은 화자의 입술 영상을 활용해 잡음이나 겹쳐진 음성 속에서 목표 화자의 목소리를 추출하는 인과적(causal) 오디오-비주얼 타깃 화자 추출 모델이다. 인과형 AV-TFGridNet과 비교해 학습 가능한 파라미터는 91.9%, 연산량은 20.2배, GPU 추론 지연 시간은 11.1배 줄였다고 보고되었다. 또한 화자 수, 근거리 및 원거리 간섭, 잔향, 돌발적인 잡음을 포함하는 벤치마크 'RealSSA'도 제안되었으며, 코드와 모델 가중치 등은 프로젝트 페이지에서 공개되었다.
음성 에이전트가 발화 중에도 추론과 도구 호출 준비를 계속하는 「Heartbeat Thinking」을 제안한 논문이다. 발화 갱신 때문에 진행 중인 처리를 중단하지 않고, 주기적인 Thinker 호출로 최신 부분 트랜스크립트와 완료된 추론·도구 결과를 공유해 의존 관계가 있는 호출을 시작한다. FDBench v3에서는 SHANKS형 윈도우 방식 베이스라인과 비교해 도구 커버리지가 16포인트 향상되었고, 최종 응답의 평균 레이턴시는 36.4% 줄었다.
팀네이버의 연구 논문 24편이 자연어처리 분야 최정상 학회 EMNLP 2026에 채택됐다. 학회는 10월 24일부터 29일까지 헝가리 부다페스트에서 열리며, 팀네이버는 이 자리에서 주요 논문을 발표할 예정이다. 채택 논문에는 한국어 추론 데이터 합성, 장시간 영상 구간 탐색 벤치마크, LLM 추론 과정 해석 연구 등이 포함됐다.
연구팀은 사전 학습된 음성 인코더의 언어 선택적 은닉 상태 차원을 활용해, 음성에서 직접 코드스위칭(발화 중 언어가 전환되는 현상)을 검출하는 경량 기법을 제안했다. CS-FLEURS의 14개 언어 쌍 실험에서 Whisper-small 인코더는 평균 F1 0.798을 기록해, CNN의 0.776과 단일 언어 식별용으로 학습한 HuBERT 선형 베이스라인의 0.751을 웃돌았다. 이 결과는 사전 학습된 음성 인코더가 코드스위칭 발화를 식별하는 데 필요한 정보를 이미 부호화하고 있음을 시사한다.
Hugging Face와 Voice Arena는 Open ASR Leaderboard에 Monsoon en-IN과 Monsoon hi-IN 두 개의 평가 세트를 추가했다. Hindi는 지금까지 유럽 언어만 있던 다국어 탭에서 처음으로 인도계 언어가 된다. 네 개의 분할에는 총 4,888명의 화자가 포함되며, 각 화자에게 12개의 속성이 기록되어 있다.
Hugging Face는 음성 인식(ASR) 모델이 공개 벤치마크 고유의 패턴에 최적화되어 있는지를 측정하는 3가지 테스트를 제안했다. 오픈소스 ASR 모델 11개를 평가한 결과, 점수 상위의 여러 모델이 음성과 어긋나는 경우에도 VoxPopuli와 LibriSpeech의 참조 전사문을 그대로 재현했다. Open ASR Leaderboard에는 「Benchmark fitting」 탭이 추가되었다.
Real World VoiceEQ는 음성 AI의 인간다움을 측정하는 벤치마크다. 40개 이상의 모델을 15개 이상의 평가 축, 60개 이상의 지표로 평가했으며, 100만 건을 넘는 사람의 평가를 바탕으로 한다. TTS 부문에서는 8개 능력군 모두에서 상위 5위 안에 든 구성은 없었다.