不在时频上加亮度，而在调制域上搬能量：近端聆听增强的另一种分配方式

英文题目：Energy Redistribution in the Spectro-Temporal Modulation Domain for Near-End Listening Enhancement

会议身份：conference:interspeech:2026:conference-paper-id:edraki26_interspeech

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标签：#统计分析 #主观评测 #时频分析 #语音可懂度评估 #语音增强

评分：6.0/10 | 创新 1.2/2 | 技术严谨 1.0/1.5 | 实验充分 1.0/1.5 | 清晰度 0.8/1 | 影响力 0.9/1.5 | 开源 0.0/1.5 | 可复现 0.3/0.5 | 工程/实践 0.8/1.5

排名：前50% | 文档类型：方法研究

👥 作者与机构

• Amin Edraki：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Amirhossein Hajavi：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Irina Kezele：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Yuanhao Yu：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射

📌 核心摘要

近端听音增强以干净语音为输入，在总能量不变约束下输出回放前预处理波形，以提升噪声环境中的可懂度，难点在于常规时频增益难以直接操控承载共振峰过渡等结构的谱时间调制模式。该方法先对对数幅度短时傅里叶变换分段并经二维傅里叶变换得到调制功率谱，输出谱时间调制能量分布。接着以可分离谱调制分量与时间调制分量外积构成全局掩蔽并加权调制功率谱，将固定能量预算重分配至利于可懂度的调制区。随后经逆变换重构语谱并结合高斯带通滤波与能量归一化合成波形，使上一步的调制域加权落为满足能量约束的时域输出。与谱整形与动态范围压缩等时频带增益基线相比，该机制直接抑制极低调制并增强发音相关调制区，以全局共享掩蔽实现结构化控制而非逐时频点增益。在餐馆噪声-5 dB条件下的主观评测下，STM滤波的句正确得分为0.92，高于未处理噪声语音的句正确得分0.46。该结论适用边界受限于固定掩蔽、有限噪声类型与信噪比及小规模初步主观验证，跨语种与更宽声学场景泛化尚未验证。原文未披露训练、推理或部署成本。

🔗 开源与复现资源

本次未形成可展示的已核验资源记录，开放状态尚未核实。 可达状态仅表示本次链接检查结果，不代表许可证、本文权重或运行复现已验证。

🧭 深度解读

输入是什么，目标是什么，本文要解决哪一步？

本文的输入是干净语音波形，目标是在播放端噪声到来之前改写这段语音，使听者端更易懂。关键约束是总能量不变，只能把能量从不重要的地方搬到重要的地方。输出仍然是一段与输入等能量的波形，直接播放并与环境噪声相加后被听。初学者容易把这类任务理解成降噪，但降噪的输入是已经混了噪声的信号，处理位置在接收端；近端聆听增强的输入是干净信号，处理位置在播放前，噪声只在评价时加入。

白话说，前者是脏衣服拿去洗，后者是知道要下雨提前换衣服。本文默认从原文独立写作，事实只来自论文正文证据与官方原图像素。资源状态方面，本次没有发现来源绑定且完成超文本传输安全协议状态验证的资源，因此不得声称代码、模型或数据已公开，只能按论文文字讨论方法与实验。

近端聆听增强 × 能量约束： 近端聆听增强的分工是在播放前改写干净语音，使其在噪声中更易懂；能量约束的分工是要求改写后总能量与原语音一致，只能重新分配不能整体放大。两者搭配的原因是播放设备功率和响度不能随意提高，组合意义是把问题变成固定预算下的能量搬运问题，新增作用是迫使算法说明能量从哪里省下来、补到哪里去。

本文要解决的一步是分配域的选择。已有多数方法在常规时频域上按频带或时帧重新加权，例如强调中高频。作者认为语音感知中的重要结构如共振峰过渡，在时频域上是斜向或跨区域的纹理，逐点加权难以显式地整体压低或提升某种快慢起伏。于是作者把分配域搬到谱-时间调制域，用一个全局掩蔽对调制功率谱加权，再逆变换回语谱图。这种选择把问题从哪里的时间频率更重要，换成哪种谱起伏和时间起伏的组合更值得保留能量。后续各节按学习依赖展开，先看已有路线，再走完一个样本的全流程，然后讲训练、实验条件、结果与限制。

初学者如何用一句话复述方法而不丢条件？

可按输入、表示、组件、目标、输出复述。对干净语音做对数幅度短时傅里叶变换并切段，用 2 维傅里叶变换得到调制功率谱，用一张全局非负可分离掩蔽逐点相乘，逆变换并复用原相位，再经高斯带通和逆变换得到波形，最后把总能量归一化到与输入一致。掩蔽是唯一可训练参数，用加噪后的负扩展短期客观可懂度经梯度下降学得，推理时同一张掩蔽用于所有句子。

评价在餐厅、起居室、车站和语音形噪声的负 10 与负 5 分贝下进行，指标包括扩展短期客观可懂度、两种调制类指数和识别词错误率，主观是普通话矩阵句小规模听音。复述时必须带上全局共享与等能量两条，否则会误说成逐句自适应或整体放大。

已有路线按什么分，本文站在哪条线上？

论文把已有近端聆听增强分为启发式和可懂度驱动优化两类。启发式沿用感知经验，例如谱整形加动态范围压缩，代表基线是谱整形与动态范围压缩。优化类则以某个可懂度指标为目标做变换，代表基线是最优短时可懂度指数方法和基于生成对抗网络度量学习的增强方法。两者共同点是多数仍在时频域分配固定能量预算。

另一条背景线是谱-时间调制在语音感知中的作用，论文引用了降低慢时间调制对接收的影响、基于调制功率比预测可懂度、谱-时间调制指数等工作，说明调制域与可懂度关系密切。但这些工作多用于分析或预测，没有直接做成带能量约束的近端增强。本文的站位是把调制域分析接到增强的执行端，用可学习的调制掩蔽做能量再分配，并用扩展短期客观可懂度做可微损失来驱动。

教学上可以这样记，同输入都是干净语音、同目标都是加噪后更易懂、同运行阶段都是播放前处理，区别只在分配域是时频还是调制，以及掩蔽是人工设计还是数据优化。

与三条基线相比，公平性建立在哪里？

公平性建立在同语音、同噪声、同信噪比、同未处理参考上。客观都是 100 条开发集语音加相同噪声，增益都相对未处理计算。基线覆盖了启发式、优化指数和生成对抗网络 3 类可运行策略，不是事后最优或 oracle，因此比较的是可部署收益。需要提醒的是谱整形加动态范围压缩由作者按发表描述实现，最优短时可懂度指数和生成对抗网络用作者实现，不同实现细节可能影响绝对值，但论文用配对检验加多重校正来降低偶然性。教学例子是若只看平均会得出本文方法最好，若逐格看会发现低信噪比语音形噪声下基线反超，这正是保留未胜出项的意义。

要学会的到底是一个什么参数？

要学的只是一个实值非负的谱-时间调制掩蔽。它与具体句子无关，是全局的、段无关的自由参数，训练好后对所有语谱图分段使用同一张掩蔽。举例说明时请把例子当作教学虚构，不代表论文数值。假设一段语音的语谱图切成若干重叠段，每段做 2 维傅里叶变换得到调制功率谱，掩蔽就是在这张谱上每个调制频率点给一个增益，大于 1 表示该起伏被强调，小于 1 表示被抑制。因为后续有能量归一化，掩蔽的绝对尺度不重要，重要的是相对形状决定能量搬运方向。

问题形式是固定预算下的加权选择，优化目标是使处理后语音在加噪条件下的扩展短期客观可懂度最大。需要提前记住 3 个条件，掩蔽非负实值、全局共享、最终波形等能量，这 3 条决定了复现时不能逐句自适应，也不能靠整体放大刷分。

一个样本如何走完输入到输出？

先沿一个样本走全程。输入波形先重采样到目标采样率 16000 赫兹，再用高斯窗做短时傅里叶变换得到对数幅度语谱图。语谱图按 50% 重叠切成长度为 101 帧的分段，每段做 2 维傅里叶变换得到调制功率谱。全局调制掩蔽与该谱做哈达玛积，即逐点相乘。相乘后的谱做逆 2 维傅里叶变换回到语谱图幅度域，并乘上原语谱图的相位因子以恢复复数语谱图。

接着对每时间帧做高斯带通滤波以强调感知重要频区，再做逆短时傅里叶变换得到时域波形。最后把该波形的总能量归一化到与未处理干净信号一致，得到近端增强输出。噪声只在训练损失和评价时加入，不进入上述前向变换。下图是该流程的框图，先看主路径再看旁路会更容易理解相位与能量的处理。

看图路径： 1. 从左侧输入波形沿箭头数出主路径经过的方框顺序；2. 找到幅度谱进入调制分析、相位绕过调制直接进入逆变换的位置；3. 确认能量归一化同时接收逆变换输出和原始输入波形两条线；4. 观察调制掩蔽作为顶部外加输入在何处与分析结果相乘

论文图 1。原论文 Figure 1：“A block diagram of the proposed NELE framework based on redistribution of energy in the STM domain.”。

从像素可见，主路径从左到右依次是输入波形、短时傅里叶变换、调制分析、乘法器、调制合成、带通滤波、逆短时傅里叶变换、能量归一化、输出波形。顶部有一条调制掩蔽方框向下指向乘法器，表示外加的全局加权。另有两条旁路，一条从短时傅里叶变换后引出幅度与相位信息，幅度进入调制分析，相位绕过调制直接进入逆变换；另一条从原始输入波形直接进入能量归一化，提供等能量的参考。这种画法把可学习部分与固定信号处理分得很清，可学习只有掩蔽，其余都是确定变换。复述时要保留相位复用和能量归一化两步，否则逆变换与约束都不完整。

调制分析、掩蔽相乘与带通各管什么？

调制分析管表示转换。论文用 20 倍以 10 为底对数的幅度谱做 2 维傅里叶变换，索引分别是声学频率、时间帧、谱调制频率和时间调制频率。高斯窗的标准差为 5 毫秒，重叠为 5 倍标准差，窗长为 6 倍标准差，短时傅里叶变换与调制参数沿用已有调制传递函数文献的设置。掩蔽相乘管能量搬运，是唯一可训练组件，输出是加权后的调制功率谱。带通滤波管频率偏好，对逆变换后的每帧语谱图乘一个高斯型增益，中心频率 2000 赫兹、标准差 1000 赫兹、增益 2.35，形式是 1 加增益乘高斯。这一步在调制操作之外再给中频附近加成，初学者不要把它与调制掩蔽混为一谈，前者在声学频率轴上作用，后者在调制频率轴上作用。

谱-时间调制 × 调制功率谱： 谱-时间调制的分工是描述语谱图上沿频率轴和时间轴的起伏快慢，例如共振峰过渡和包络波动；调制功率谱的分工是把一段对数幅度语谱图做 2 维傅里叶变换后得到的表示，横轴是时间调制频率、纵轴是谱调制频率。两者搭配的原因是前者是感知概念、后者是可计算的载体，组合意义是让掩蔽可以直接对快慢起伏加权，新增作用是能整体压低很慢的成分、突出中间尺度的结构，这是逐时频点加权不容易显式表达的。

能量归一化管约束满足，把重构波形的总能量缩放到与未处理干净信号相同。训练时损失取负的扩展短期客观可懂度，输入是干净参考、处理后语音加噪声，含义是最小化该损失即最大化预测可懂度。梯度路径按论文文字是掩蔽参数经由可微的可懂度计算回传，论文没有给出逐层不可微点的处理细节，复现时只能说原文未报告相位复用与逆变换链的具体可微实现，不从方法名推定。

掩蔽参数如何从数据中学出来？

训练数据用图书馆语音训练集干净 100 小时中的 4000 条，从中截取 5 秒段。每条训练语音随机配一段环境噪声，噪声池来自音频集，信噪比在负 15 到 0 分贝之间随机选。批量大小为 32 条，最多 50 轮，若验证集扩展短期客观可懂度连续 10 轮不提升则停止。优化器写的是梯度下降，损失是负的扩展短期客观可懂度，掩蔽系数作为段无关自由参数直接优化。需要明确冻结与更新，可训练只有调制掩蔽，短时傅里叶变换、调制分析合成、带通滤波和能量归一化都是固定处理。

监督来源是加噪后预测可懂度，不是人工标注的掩蔽真值，也没有逐句标签。重置时机方面论文只报告早停规则，没有报告随机种子、学习率、参数初始化和验证划分细节，这些是复现缺项。训练完成后得到一张全局掩蔽，推理时对所有测试句和所有噪声条件用同一张掩蔽，不再按噪声或句子调整，这是理解泛化声明的关键。

评价在什么语音、噪声和指标下进行？

客观评价用图书馆语音开发集干净子集随机选的 100 条。噪声条件是 3 种多样环境噪声数据库噪声，餐厅、起居室、车站，加上用线性预测编码谱包络匹配生成的语音形噪声。处理后语音与未处理语音都在 -10 and -5 dB 下加噪比较。指标有 4 个，扩展短期客观可懂度、谱-时间调制瞥见指数、加权谱-时间调制指数，以及用预训练小尺寸语音识别系统得到的词错误率。其中后两个调制类指标不参与掩蔽优化，可作为独立预测器。

词错误率反映下游识别性能，方向是越低越好，其余 3 个可懂度指标越高越好。主观评价用普通话矩阵句，结构固定为姓名、动词、数字、形容词、名词五词，5 名听力正常母语者经由外置声卡和高质量耳机在安静房间双耳听音，每人每条件听两表各 10 句，每试次只放 1 次并从每列备选中点选，计分按整句正确再按条件聚合。为节省时间主观只测餐厅噪声 -5 dB，属于初步感知验证。

基线有 3 个，谱整形加动态范围压缩、最优短时可懂度指数、基于度量学习的生成对抗网络方法，前两者按作者实现或论文描述实现。统计上客观逐条件用配对符号秩检验加 Holm 校正，主观用配对 t 检验。

扩展短期客观可懂度 × 加权谱-时间调制指数： 扩展短期客观可懂度的分工是在本文中既做训练损失又做评价指标，衡量处理后加噪语音与干净参考的短时包络相关性；加权谱-时间调制指数的分工是只做独立评价，不参与掩蔽优化，从调制域预测可懂度。两者搭配的原因是避免只用优化目标自证有效，组合意义是一个看优化是否收敛、另一个看增益能否跨指标泛化，新增作用是当两者同时上升时，对过拟合到单一指标的担心会降低。

下表整理论文表 1 给出的固定信号处理参数，复现时应先对齐这些值再谈掩蔽形状。表前问题是哪些参数决定了表示分辨率与带通偏好，公平条件是所有方法共享同一采样率与评价加噪流程，指标方向不适用于此表，只看配置一致性。

表后解释是这些值决定了时间频率分辨率与调制频率刻度，改变窗长或分段长度会直接改变掩蔽横纵轴含义，因此不能把学到的掩蔽数值搬到另一套参数下使用。代价是论文没有报告窗长改变后的敏感性，也没有给出不同分段长度的对照，这是未评测边界。

还有哪些论文特有的实现细节不能漏？

一是语谱图分段 50% 重叠，保证调制分析有足够上下文又不至于完全独立。二是调制掩蔽应用前后的定义清晰，相乘在调制功率谱域，逆变换在语谱图域，相位始终用原始相位。三是带通只对每时间帧的声学频率作用，不改变调制轴。四是能量归一化在时域波形上做，以未处理干净信号为基准。五是训练噪声来自音频集随机环境声，评价噪声是固定 3 种真实环境加一种合成语音形噪声，训练与评价噪声不完全相同，有一定泛化考验。

六是主观用普通话而客观用英文，这种跨语言设置是本文特有的有趣点，但也是限制。这些细节决定了复现时改任何一处都要重学掩蔽，不能直接复用论文图中的曲线数值，像素能看清形状但不能精确读出每点取值。

与可运行基线相比，增益出现在哪里？

主结果按噪声类型和信噪比报告相对未处理信号的增益。论文文字报告，在 3 个可懂度指标和识别词错误率上，算法排序总体一致，本文调制掩蔽平均改进最高，其后依次是谱整形加动态范围压缩、最优短时可懂度指数和生成对抗网络方法，唯一例外是扩展短期客观可懂度上生成对抗网络超过最优短时可懂度指数但仍低于本文方法和谱整形加动态范围压缩。更重要的是显著性分布，在 -5 dB 条件下本文方法在所有指标和噪声上都显著优于全部基线。

在 -10 dB 条件下仍有较强改进但不均匀，有两处基线拿到最高均值，具体是在语音形噪声和车站噪声的低信噪比下谱整形加动态范围压缩的扩展短期客观可懂度改进高于本文方法。下图是学到的可分离掩蔽，左中右分别看整体与两个 1 维分量，有助于把数字增益对应到能量搬运方向。

看图路径： 1. 先看左侧二维掩蔽的横轴时间调制频率与纵轴谱调制频率范围；2. 观察中心零调制附近纵向深色窄带的相对取值；3. 再看中间谱掩蔽曲线在低谱调制区的峰值位置；4. 再看右侧时间掩蔽曲线在零点附近的下凹形状

论文图 3。原论文 Figure 3：“STM mask learned under the separable spectral and temporal masking used for baseline comparison experiments.”。

从像素可见，左侧 2 维掩蔽横轴为时间调制频率负 50 到 50 赫兹，纵轴为谱调制频率 0 到 10 周期每千赫兹，颜色表示掩蔽取值。中心零时间调制附近有一条纵向深色窄带表示取值明显偏低，两侧随绝对频率增大而升高。中间谱掩蔽曲线横轴为平均掩蔽值、纵轴为谱调制频率，在约 1.5 周期每千赫兹附近出现峰值，在约 6 周期每千赫兹附近有第二处强调，直流附近取值较低。右侧时间掩蔽曲线呈高通趋势，在零点附近下凹到约 0.7，两侧升到约 1.1。

论文讨论明确指出，自然语音调制功率谱本身是低通的，因此这不是说高调制本来能量大，而是优化把能量从最低频段搬走。主观均值见下表，问题是在餐厅噪声 -5 dB 下各可运行方法能否被人听出提升，公平条件是同听者、同句表随机顺序，指标方向是整句正确率越高越好。

表后解释是所有近端增强都显著优于未处理，本文方法与谱整形加动态范围压缩同属第一梯队且显著优于后两者，但两者之间差异小。具体代价是样本仅 5 人、只测一种噪声和一个信噪比，且客观是英文、主观是普通话，跨语言泛化只能说初步支持，不能当作已验证结论。未胜出项是低信噪比下个别客观条件被谱整形加动态范围压缩反超，说明平均最优不等于每组都最优。

谱和时间两个维度各自贡献了什么？

消融比较 4 种掩蔽参数化，时间掩蔽只随时间调制变、谱掩蔽只随谱调制变、可分离是两者外积、联合是对 2 维组合都设自由参数。训练与客观评价流程与主实验一致，报告只展示 -5 dB。论文文字报告，谱-时间调制瞥见指数在多数变体间差异不大，只在餐厅噪声下双维度优于单维度；扩展短期客观可懂度和加权谱-时间调制指数更一致地显示双维度优于单维度，且谱掩蔽优于时间掩蔽。

词错误率顺序不同，时间掩蔽与双维度接近，而谱掩蔽在语音形噪声和餐厅噪声下明显更差。总体是双维度更一致，可分离与联合接近，但可分离参数约 260 个、联合约 16000 个，因此后续选可分离做基线对比。下图是四指标乘四噪声的柱状对比，重点看单维度与双维度的相对高度而非绝对值。

看图路径： 1. 先看四个大面板标题确认指标，再看横轴四组噪声的分组方式；2. 对照图例区分时间、谱、可分离和联合四种柱子的填充与颜色；3. 比较同一噪声组内单维度柱子与双维度柱子的高度差；4. 注意最右侧词错误率面板的纵轴方向与误差棒长度

论文图 2。原论文 Figure 2：“Performance gains of STM mask ablation variants compared to the unprocessed speech baseline at -5 dB SNR for different types of noise.”。

从像素可见，4 个面板从左到右是可懂度改进、瞥见指数改进、加权调制指数改进和词错误率改进，横轴每面板内分语音形、起居室、车站和餐厅 4 组，每组四根柱子对应图例的时间、谱、可分离和联合。在左侧 3 个可懂度面板中，蓝色点状的时间柱多数最矮，绿色与红色双维度柱多数最高；在最右侧词错误率面板中，起居室组误差棒很长、区分度低，餐厅组谱掩蔽柱明显偏低甚至接近零。论文据此选择可分离，理由是结构化调制控制比参数量更重要。

可分离掩蔽 × 联合掩蔽： 可分离掩蔽的分工是用一个时间向量和一个谱向量做外积得到 2 维掩蔽，参数少；联合掩蔽的分工是对每个谱调制和时间调制组合都学一个自由参数，表达更全。两者搭配比较的原因是想检验控制两个维度是否真有必要，还是单维度就够，组合意义是给出参数量与一致性的折中，新增作用是论文最终选了参数少但效果接近联合的可分离形式用于基线对比。

下表用论文表 2 的扩展短期客观可懂度部分做可运行对照，问题是本文方法相对 3 个基线的每条件增益是否稳定，公平条件是同 100 条开发集语音、同噪声同信噪比加噪，指标方向是相对未处理增益越高越好。

表后解释是本文方法在多数格显著最高，均值 0.096 高于谱整形加动态范围压缩的 0.079，但第一行 -10 dB 语音形噪声是反例，谱整形加动态范围压缩更高且显著。这说明在更困难的低信噪比和平稳形噪声下，时频域的谱整形压缩仍有竞争力，调制掩蔽的优势更体现在 -5 dB。复现时应保留该反例，不能只报平均。

哪些结论还不能下，缺了哪项验证？

论文直接报告的是在给定参数、给定噪声和给定指标下的平均增益，有限解释是对掩蔽形状的感知对应，例如谱轴 1.5 周期每千赫兹对准共振峰结构、时间轴高通对应压低很慢包络。未验证推测是这些对应是否真因果提升了可懂度，相关性不等于因果，论文也没有做逐频带屏蔽或反向掩蔽来证明。缺失证据不是技术错误，但复述时要用报告显示、支持、可能待验证区分语气。

未测量的是误判率以外的延迟、算力、实时性和输出响度主观偏好，训练资源与推理开销也没有报告，因此不能承诺这些量得到改善。总体趋势不等于每组每步成立，低信噪比反例和词错误率下面谱掩蔽的弱势都是提醒。主观部分明确是小规模初步研究，5 人、单噪声、单信噪比，统计功效有限，推广到 tonal 语言的说法只能算有趣的初步信号，需要更大更多样听音验证。

要复现这套流程，先做什么、用什么核对？

先做表示对齐。按 16000 赫兹重采样，用标准差 5 毫秒的高斯窗做短时傅里叶变换，切 101 帧、50% 重叠的分段，取 20 倍对数幅度后做 2 维傅里叶变换。接着实现固定部分，包括相位复用逆变换、中心 2000 赫兹、标准差 1000 赫兹、增益 2.35 的高斯带通，以及与输入等能量的归一化。然后实现可学习部分，初始化一个非负全局掩蔽，先从可分离形式做起，即学两个 1 维向量再外积，这样参数约 260 个，比联合的约 16000 个更易调试。训练用 4000 条的 5 秒段配随机环境噪声，信噪比负 15 到 0 分贝，批量 32，最多 50 轮，验证可懂度 10 轮不升则停。

核对点是掩蔽是否全局共享、推理是否同一张掩蔽用于所有测试、能量是否严格归一、噪声是否只在损失和评价时加入。论文未给出学习率、初始化、随机种子和验证划分，复现时需记录自己的选择并说明这些是原文缺项。资源方面本次没有可用链接可写，统一写本次未能确认代码与数据可达，不把方法名当作实现已公开。

何时值得尝试这种调制域搬能量？

当已有时频增强在中等信噪比遇到瓶颈，且你怀疑重要结构是跨时频的纹理而非孤立频带时，值得尝试调制域掩蔽。它的好处是直接控制起伏快慢，学到的形状可解释为压低直流附近、强调中间谱调制和高通时间调制。代价是表示链更长，对窗长、分段和相位复用的实现更敏感，且低信噪比平稳噪声下未必稳胜谱整形压缩。实践建议是先复现可分离掩蔽并在负 5 分贝多噪声上看跨指标一致性，再补负 10 分贝和词错误率，最后再做小规模听音。

还需补的验证包括更大听音、延迟与算力测量、不同窗参数下的形状稳定性，以及掩蔽反向或置换对照以检验因果。若只能记住一句话，就是固定能量下把钱花在调制域的中间尺度起伏上，平均回报更高，但每一单都要看噪声和信噪比。

⚖️ 评分明细

评分属于系统判断，不是论文实验结果；八维数值与总分见页首，原始审计记录保留在后端。

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