苹果将在2026年国际声学、语音与信号处理会议（ICASSP）上展示新研究，会议定于5月4日至8日在西班牙巴塞罗那举行。苹果再次赞助该会议，汇聚信号处理及其应用领域的科研和工业界。

本文提出IQ-LUT方法，通过插值、非均匀量化和残差学习，解决查找表超分辨率技术的存储膨胀问题。该方法在小模型下实现高质量超分辨率，尤其在复杂纹理和边缘区域表现优异。实验结果表明，IQ-LUT在多个基准数据集上优于现有方法，展现出良好的性能与效率平衡。

本文提出了一种针对低资源语言（如泰语）的语音大语言模型（SLLM）多任务理解方案，核心创新包括自监督学习的语音编码器XLSR-Thai、通用语音-文本对齐方法U-Align，以及泰语口语理解数据生成流水线Thai-SUP。实验结果表明，该方案有效提升了泰语的自动语音识别和多任务理解能力，为低资源语言的SLLMs构建提供了新路径。

苹果赞助的IEEE国际声学、语音与信号处理会议（ICASSP）将于2025年4月6日至11日在印度海得拉巴举行，展示信号处理相关研究与应用，苹果将在C3展位设立展台，欢迎参观。