提出了一种新的口语会话问答任务（SCQA），旨在使系统能够模拟复杂的对话流程，以便处理音频记录中的对话式问题，并探索从不同模态提供更多线索，通过 DDNet 方法有效地摄取跨模态信息以实现语音和语言模态的细粒度表示，并通过双向关注机制鼓励更好的音频和文本之间的对齐，以简化知识转移过程。通过 Spoken-CoQA 数据集，证明了跨模态信息融合的必要性，同时证明了提出的方法在口语会话问答任务中具有卓越的性能表现。

Apr, 2022

本研究提出了一种新的口头对话问答任务，能够使问答系统对给定的语音话语和文本语料库建模，其中使用了新的统一数据精炼方法 DDNet 直接融合音频文本特征以减少语音识别错误率，同时运用 Spoken-CoQA 数据集评估系统的对话式互动能力，并在实验中取得了优异的性能表现。

Oct, 2020

本文提出了一种名为 SDNet 的上下文注意力深度神经网络模型，通过整合上下文理解对话场景并从文本中提取信息，同时引入最新的 BERT 模型，提高了对话问答的精度，表现优于之前的最佳模型并创造了最好的 CoQA 排行榜结果。

Dec, 2018

本研究通过自监督学习方式，包括不连贯性识别，插入检测以及问题预测，明确捕捉口语对话文档之间的指代消解和对话连贯性，提高了口语对话的意义和连贯性。在 Spoken-CoQA 数据集上取得了最先进的结果。

Jun, 2021

该研究开发了一种基于上下文依赖词级别注重和问题引导的句子级别注意力的新型模型，以更准确地理解文本，加强上下文建模，可以在交互式问答场景中处理不完整或模糊信息，大大提升了传统 QA 模型的表现。

Dec, 2016

本文提出了基于自监督和对比表示学习的新型语音问答培训方案，采用多元增广策略以及时间对齐注意来更有效地指导生成模型，实现最佳答案预测解决方案，在三个 SQA 基准测试上取得了最新成果。

Sep, 2021

本研究通过设计一种基于 BERT 的 SMCQA 框架集成音频和文本信息，有效地提高了语音问答系统的准确性。

May, 2020

本文提出了基于自注意力和交叉注意力的神经网络体系结构，用于 Audio Question Answering (AQA) 任务，分别提取强大的音频和文本表示，并获得优于参考方法的结果，同时讨论了 Clotho-AQA 数据集中的一些挑战并给出了修改版本。

May, 2023

该文提出了采用离散口语单元自适应学习（DUAL）方法，旨在解决当问答任务涉及到名称实体或生僻单词时，仍然能够从口语文本中获取正确答案的问题，同时发布了适用于更真实场景的新的 SQA 基准语料库 NMSQA。

Mar, 2022

本论文介绍了一种分解对话问答任务的方法，包括问题重写和问题回答。通过引入一种新的对话 QA 架构和一个问题重写模型，证明了这种方法在 TREC CAsT 2019 建议检索数据集上已经达到了最新的技术水平，并在 QuAC 数据集中优于我们的基准模型。这个问题重写模型在两个数据集上的性能接近于人类的表现，而对话 QA 任务的终端性能差距主要是由于回答中的错误导致的。

Apr, 2020