自动对齐何时算够用：TIMIT 元音上 token 量与声学测量稳定点的实证

英文题目：Minimum Token Thresholds and Stabilisation for Reliable Automatic Vowel Alignment: Empirical Study on TIMIT Vowels and MFA

会议身份：conference:interspeech:2026:conference-paper-id:gonzalez26d_interspeech

来源为官方会议 PDF；图片依据原页像素，表格数字依据原文引用。PDF 文字层不视为原始 TeX，未可靠恢复的结构不作推断。

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标签：#统计分析 #社会语音学 #语音 #强制对齐

评分：5.7/10 | 创新 1.0/2 | 技术严谨 1.2/1.5 | 实验充分 0.8/1.5 | 清晰度 0.8/1 | 影响力 0.8/1.5 | 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：应用研究

👥 作者与机构

• Simon Gonzalez：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Jason Littlefield：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Tao Hoang：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Chloe Dean：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Hayden Ooi：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Myung Kim：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
• Bradley Donnelly：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
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• Tim Cawley：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射

📌 核心摘要

本研究处理已知文本与语音时间轴对齐即强制对齐后的可靠性问题，输入为TIMIT手动边界与蒙特利尔强制对齐器自动边界下的元音切分，输出为时长与第一共振峰、第二共振峰测量是否一致，难点在于边界小误差会以非均匀方式污染频谱测量并随元音与特征而变化。方法链分三步推进，首先按token量从200起递增抽样并用Praat提取中点声学量，其次在每个增量上拟合以对齐来源为固定效应、说话人与词为随机截距的混合效应模型并取绝对差异轨迹，最后用Kendall单调检验判改善并用连续容差规则定位不再显著变化的稳定点。与以往只报起点终点或中点边界位移的做法不同，该文把充分性定义为声学模式随数据量收敛，从而直接回答何时加数据已无意义。在TIMIT元音语料下，F2的稳定所需token数指标为≈2,335 tokens，高于Duration的稳定所需token数指标≈730 tokens。结论目前仅适用于高质量受控朗读英语，向自发语音、噪声与低资源语言的外推尚未验证。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，要解决的可靠性问题是什么？

这篇解读的输入是 2026 年 Interspeech 收录的 1 篇关于自动元音对齐可靠性的实证研究，目标读者是刚进入语音、音乐与音频方向的研究生。需要保留的关键信息是任务定义、数据与工具版本、抽样与建模步骤、判断改善与稳定的统计规则，以及分特征和分元音的阈值数字。输出是 1 篇可以核对操作、可以复述方法的中文技术解读，不做超出原文的推广。

研究处理的对象是英语朗读语音中的元音段。输入的一端是音频与已知文本，另一端是两种切分：一种是 TIMIT 语料自带的人工音素边界，用作金标准；另一种是用蒙特利尔强制对齐器得到的自动边界。初学者容易把问题理解成自动切得准不准，本文真正关心的是切完之后量出来的语音学指标还能不能用。具体说，就是同一个元音，若按人工边界量时长、第一共振峰与第二共振峰得到一组值，按自动边界再量 1 次得到另一组值，两组值的系统差异是否会随着可用 token 变多而缩小，并在某个数据量之后不再明显变化。

白话先讲强制对齐：它是在已知说了什么的前提下，把每个音素的开始与结束时间对到波形上，英文名是 forced alignment。人工边界就是人逐段标注的起止时间，英文是 manual boundary。金标准不是说人工标注零误差，而是说在本次比较中以它为参照，自动结果向它看齐。token 在这里指单个元音实例，例如一个说话人读出的一个 IY 算一个 token。把 token 数从少到多逐步增加，观察差异轨迹，是全文方法的主线。

此前路线如何评价对齐器，本研究换了什么靶子？

此前评价强制对齐性能的常见路线是看时间精度，也就是比较自动与人工在起点、终点或中点的边界位移、重叠率或时间差。这类指标直接回答切分位置偏了多少，优点是直观、可定位到具体边界，缺点是它不直接回答语音学研究真正要用的量是否还可靠。一个边界偏了 10 毫秒，对时长的影响和对中点共振峰的影响并不相同，跨元音、跨特征也不能等同看待。

另一条相关路线是讨论影响对齐器表现的因素，例如声学模型、录音质量与说话风格。原文提到蒙特利尔强制对齐器等工具已在多种语言与数据集上表现稳健，但也强调表现会随这些因素波动。这意味着单个数值精度的报告很难迁移，换一批录音条件结论就可能变化。初学者要注意，工具在某语料上好用，不等于在自发对话、儿童语音或带噪录音上同样好用。

本研究把靶子从边界误差换成声学测量本身。作者明确提出，人工与自动之间存在一定差异是不可避免的，关键不是差异是否存在，而是自动数据是否仍然保留了人工数据会显示的语音学模式。这是一个从二值的准确与否转向是否够用的概念转变。做法上不再只报边界差多少毫秒，而是对时长、F1、F2 分别建模，看差异随数据量如何收敛。这样做的好处是结论可以直接指导研究设计：做元音高度问题需要多少数据，做舌位前后问题是否需要更多数据。

要回答的最小数据量问题如何形式化？

研究要回答的是最小可用数据集问题：未经人工校正的强制对齐输出，至少需要多少 token 才能让观察到的语音学模式代表所研究的言语群体。为把这个问题变成可计算的形式，作者把它拆成两个可检验的子问题。第一，随 token 增加，人工与自动测量的绝对差异是否显著减小。第二，是否存在一个拐点，超过它之后再加数据，差异的改善已小到可以忽略。

举例说明只是教学例子，不代表原文数值。假设某元音只有 200 个自动 token 时，自动与人工的 F2 平均差很大；加到 1000 个时差异明显变小；加到 2000 个之后差异几乎不动，那么 2000 附近就是候选的稳定点。本文对每个元音和每个声学特征都做类似的轨迹，再用统计规则判定改善是否显著、稳定点出现得早还是晚。

这里有两个容易混淆的概念需要分开。改善说的是方向，即差异随数据量单调下降；稳定说的是位置，即从哪个 token 数起可以认为已收敛。方向成立不等于位置很早，完全可能一直改善但很晚才稳定。原文用两套不同标准分别处理这两件事，后文方法部分会展开。

从一个元音样本到稳定判断，全流程经过哪些站？

先沿一个样本走完全程。取 TIMIT 中一个元音实例，它有人工标注的起止时间。把同一段音频送入蒙特利尔强制对齐器，用英语预训练声学模型与美式词典得到自动起止时间。两种切分各算 1 次时长，即结束减开始，单位为毫秒；再各取各自段内的时间中点，用 Praat 提取该点的 F1 与 F2。这样一个样本就产生人工与自动各 3 个数，共 6 个数。

接下来是批量比较。固定某个元音与某个特征，例如 AE 的 F2，从该元音全部可用 token 中随机抽 200 个，拟合一个模型估计人工与自动的差异；再抽 250 个、300 个，依此类推每次加 50，直到用完该元音的最大可用量。每个增量重复随机抽 10 次，以减少单次抽样偶然性。把每个增量上 10 次重复的绝对差异估计取平均，就得到一条随 token 数变化的轨迹。轨迹纵轴是模型估计的差异，值越大表示人工与自动差得越多。

最后是 3 段式判定。第一段看轨迹是否显著下降，第二段找稳定点，第 3 段看稳定点相对全部数据的早晚。稳定点早意味着少量数据已够用，稳定点晚意味着需要大量数据才收敛。全文对每个元音乘以时长、F1、F2 分别执行上述流程，因此每个组合都有自己的轨迹、改善检验与稳定点。

对齐与测量组件如何分工，模型如何估计差异？

对齐组件使用蒙特利尔强制对齐器 3.0.5 版本，配英语预训练声学模型 v2.0.0 与词典 US.v2.0.0，在 TIMIT 语音上运行且不做额外训练。白话解释预训练声学模型：它是事先在英语数据上学好的声音到音素的映射，使用时直接拿来对新语料切分。这种不训练的用法是故意的，目的是模拟研究中把现成模型应用于新数据集的典型情形。版本与词典信息是复现必须保留的条件，换版本或换词典都可能改变边界。

测量组件分两类。时长是起止边界之差，完全依赖边界位置；F1 与 F2 取各自切分下元音段的时间中点，用 Praat 提取。注意中点是各自切分的中点，不是统一时间点，因此边界误差会通过中点位置间接影响共振峰。原文对包括单元音与双元音在内的所有元音统一用中点，以保证跨元音方法一致，尽管双元音常在 20% 到 80% 多点取样以刻画动态。初学者要记住这个取舍：一致性换来了可比性，但可能低估双元音动态信息的敏感性。

强制对齐 × 人工边界： 强制对齐负责在已知文本约束下把每段元音的起止时间自动切出来，人工边界负责提供同一批语音的可信起止时间作为金标准，二者搭配的理由是只有把同一元音的两种切分放在同一说话人和同一词条下比较，才能把切分误差转化为可建模的声学差异，组合意义是把对齐质量问题从边界差了多少毫秒转为声学测量是否还能复现同样的语音学模式。

统计组件在 R 中实现，核心是线性混合效应模型，英文是 linear mixed-effects model。白话解释：它是在回归基础上允许不同说话人与不同词条有各自基准值的模型。因变量是感兴趣的声学测量，固定效应是来源，即人工还是自动；随机截距是说话人与词条，用来吸收重复测量带来的相关。每个增量与每次重复都拟合这样一个模型，取出来源差异估计的绝对值，再跨 10 次重复平均，构成该增量的纵轴值。

混合效应模型 × 对齐来源： 混合效应模型负责在重复抽样下估计声学测量值，对齐来源负责以人工相对自动作为固定效应给出两者差异，搭配理由是说话人和词条会带来重复测量相关，若不设随机截距会把个体和词汇差异误读成对齐误差，组合意义是每个 token 增量下都得到一个剔除说话人和词汇影响后的来源差异估计，可连成随数据量变化的改善轨迹。

声学特征的选择依据是它们在社会语音学中的既定用途。时长对应时间维度，F1 大致对应元音高低，F2 大致对应舌位前后。三者对边界误差的敏感机制不同，这是后文时长最早稳定、F2 最晚稳定的物理基础。

时长 × 共振峰： 时长负责刻画元音段起止边界之间的时间跨度，共振峰中的 F1 和 F2 负责刻画中点处元音高度与前后舌位相关的频谱位置，搭配理由是社会语音学同时关心时间模式与元音空间位移，只看一类会漏掉另一类对边界误差的敏感性，组合意义是三者构成时间稳健性与频谱敏感性的对照组，解释了为何时长最早稳定而 F2 最晚稳定。

轨迹与稳定点的判定逻辑需要单独强调，因为它是全文可复述的核心。改善用基于增量的度量与 Kendall tau 单调趋势检验，tau 小于 0 且 p 不大于 0.05 视为可靠改善，含义是差异随 token 增加显著下降。稳定点定义为最早满足未来连续 k 个增量到最终估计的距离都小于容差的 token 数，本研究取 k 为 3，容差在每个声学特征的原始尺度上定义。第 3 段再把稳定点与最大可用量的一半比较，在一半及以前视为有利的早期稳定，超过一半视为需要过多数据。

改善轨迹 × 稳定点： 改善轨迹负责记录随 token 增加人工与自动测量绝对差异是否单调下降，稳定点负责判定从哪个 token 数起后续增量不再带来有意义变化，搭配理由是只看是否改善会鼓励无止境加数据，只看单点稳定又无法证明方向，组合意义是用单调性检验先确认方向，再用容差窗锁定拐点，给出最小可用数据量的可操作方法。

抽样增量与重复机制如何压住随机性？

抽样从 200 个 token 起步，每步加 50，直到该元音的最大可用量。起点设为 200 的含义是避开极小样本下模型估计极不稳定的区间，直接从可建模的规模开始观察收敛。步长 50 兼顾分辨率与计算量：步长太大可能跳过拐点，步长太小则重复建模成本上升。每个增量重复 10 次随机抽样，是为了不让某 1 次偶然抽到好切或坏切主导结论。

聚合方式是先模型后平均。每次重复先拟合混合模型得到来源差异，再把 10 次的绝对值平均为该增量的代表点。这样纵轴每个点已经是去抽样噪声后的估计，轨迹的单调性检验才有意义。若改为先合并 10 次样本再拟合 1 次，得到的是大样本估计而非该增量规模下的期望表现，会高估小数据量的稳定性。

容差窗 k 取 3 的作用是防止单点偶然达标。若只看一个增量接近最终值，可能是噪声导致的假稳定；要求连续 3 个增量都 staying 在容差内，才判定为真正的平台。容差在原始尺度上定义意味着时长、F1、F2 各有自己的容差单位，不能跨特征直接比较纵轴数值大小。后文图 2 中 F2 曲线整体更高，部分原因是量纲与敏感性不同，不代表 F2 测量本身无用。

本研究训练了什么，没有训练什么？

本研究没有训练任何新的声学模型或对齐模型，也没有更新预训练权重，不存在梯度路径、优化器、学习率或早停等训练要素。需要明确指出的缺项是原文未报告任何微调、说话人自适应或词典扩充，全部自动切分都来自开箱即用的预训练管线。因此阈值结论应理解为不做额外训练条件下的经验值，若针对目标语料再训练，稳定点可能前移，但原文未验证该推测。

实际发生的计算有 3 类。第一类是推理式对齐计算，即把 TIMIT 音频、发音词典与预训练声学模型送入蒙特利尔强制对齐器，输出每个音素的起止时间。第二类是信号测量计算，即按起止时间算时长，并在各自中点用 Praat 提 F1 与 F2。第 3 类是统计建模计算，即在 R 中用 lmerTest 拟合大量混合模型，并做 Kendall tau 趋势检验与稳定点搜索。复现时真正的算力花在第二与第 3 类，尤其是按元音、特征、增量与重复展开后的模型数量很大。

蒙特利尔强制对齐器 × 预训练声学模型： 蒙特利尔强制对齐器负责执行按词典与音频的 phoneme 级对齐流程，预训练声学模型负责提供已学好的英语声学映射而不针对 TIMIT 再训练，搭配理由是模拟研究者把现成模型直接用于新语料的典型用法，组合意义是测得的 token 阈值反映的是开箱即用条件下的可靠性，而非针对本语料微调后的上限性能。

把无训练等同于确定性求解是常见误解。即使参数冻结，随机抽样、说话人与词条构成、Praat 的共振峰跟踪设置都会引入变异。原文用 10 次重复与混合模型正是为了显式处理这种变异，而不是假设 1 次对齐就代表全部真相。

数据、工具与判定条件是否交代清楚？

数据用 TIMIT 英语语料，只取元音段，共超过 55000 个 token。按元音平均 3673 个，标准差 2600，UH 最少 532 个，IY 最多 8552 个。这种不平衡本身就是重要实验条件：小元音的最大可用量小，其轨迹长度短，稳定百分比的分母也小，解读时不能把百分比直接当绝对 token 数。TIMIT 是受控、高质量、精心朗读的语音，这是后文泛化限制的前提。

工具链为蒙特利尔强制对齐器 3.0.5、英语预训练声学模型 v2.0.0、词典 US.v2.0.0，声学测量用 Praat，统计用 R 与 lmerTest 包。对齐时不做额外训练，测量统一取中点，模型固定效应为人工相对自动，随机截距为说话人与词条。抽样从 200 起步、步长 50、每步重复 10 次，改善判定为 tau 小于 0 且 p 不大于 0.05，稳定窗 k 为 3，容差在原始尺度，早晚以最大可用量的 50% 为界。这些条件共同构成可复现的判定口径，缺任何一项都无法重算稳定点。

评价指标不是边界误差毫秒数，而是模型估计的人工与自动声学差异及其随 token 的变化。指标方向是差异越小越好，轨迹向下为改善。最终报告分 3 层：是否显著改善的比例，稳定点在百分比与绝对 token 上的分布，以及分特征与分元音的异质性。原文还给出约 2300 个 token 作为跨多数元音与特征的实用目标，但强调 AO、AW 与 OY 需要更多数据，时长分析则可用更少数据。

加数据是否让自动测量更接近人工，分特征差多少？

要回答的核心比较问题是，在同一元音、同一特征、同一建模口径下，增加自动 token 是否系统性缩小与人工的差异，公平条件是每个增量都经 10 次重复平均并控制说话人与词条，指标方向是估计差异向下为好。下表把分特征的稳定位置与整体改善比例放在一起，数字全部来自原文连续句，可直接核对。

表后解释需要同时讲收益与代价。收益是 85% 的元音特征组合随 token 增加显著改善，其中 F1 在所有元音上都显著改善，一致性最强；代价是改善不等于早稳定，F2 平均要到 56% 与约 2335 个 token 才稳定，远晚于时长的 24% 与约 730 个 token。原文据此指出时间测量收敛更快，频谱测量尤其是舌位前后相关的 F2 对边界变异更敏感。若研究聚焦元音高低或时长，较小数据已可能够用。

若聚焦前化或后化模式，则应优先保证更大的样本量。6 个未显著改善的组合也要记住：时长上的 AO、EH、OY 与 F2 上的 AW、AY、OY，只有 F1 无例外。

以下导读针对按特征汇总的稳定曲线，横轴是 token 数，纵轴是估计差异，3 条曲线分别代表时长、F1 与 F2，竖线标出各自稳定点。

看图路径： 1. 先看横轴 token 数与纵轴估计差异，确认差异向下为自动更接近人工；2. 再对比绿色 Duration、橙色 F1、紫色 F2 三条曲线的高度与下降速度；3. 找到三条竖线标注的稳定点，读出 24%、36%、56% 及对应 token 数；4. 注意 F2 右侧置信带明显变宽，说明大 token 段估计不确定性仍大

论文图 1。原论文 Figure 2：“Stabilisation points with percentages and token counts for each acoustic feature.”。

图中可见紫色 F2 曲线整体远高于绿色时长与橙色 F1，说明同一建模口径下 F2 的人工与自动差异更大，且下降更慢。绿色与橙色曲线在左侧快速下降后很快走平，对应时长约 730 个 token、F1 约 1088 个 token 的早期稳定；紫色曲线中段出现平台后右侧继续下降，对应约 2335 个 token 的晚期稳定。右侧 F2 置信带明显张开，提示在大 token 段不同抽样带来的不确定性仍大，不能把末端单点外推为全程结论。虚线 50% 是早晚分界，时长与 F1 落在左侧，F2 落在右侧，这正是原文说频谱收敛慢于时间的像素证据。

哪些元音迟迟不稳定，反例揭示了什么边界？

要检验的第二个问题是收敛模式在元音之间是否一致，公平条件仍是同一抽样起点、步长、重复次数与稳定规则，只把聚合对象从特征换成元音。下表用原文连续句中的元音级数字组织比较，重点看百分比与绝对 token 的双重口径，避免只看百分比被分母误导。

表后解释要给出未胜出项与边界。AW 与 AO 的稳定百分比最高，分别达 86% 与 82%，属于晚期稳定；IH 最早，仅 31%。但绝对 token 口径下 AW 与 IH 都约 1000 个即可稳定，而 AH 与 AE 约需 2000 个，说明百分比晚不一定等于绝对量大，因为各元音最大可用量差异很大。反例是 OY 等组合：时长与 F2 均未显著改善，意味着对这类元音加数据也不保证差异单调缩小。原文把 AO、AW、OY 单列为需要更大数据集的元音，可能与其声学特性或在数据中频率较低有关，但这属于有限解释而非因果证明。

以下导读针对分元音轨迹面板图，每个小面板是一个元音，面板内 3 条线仍为时长、F1、F2，虚线与百分比为该元音跨三特征的平均稳定位置。

看图路径： 1. 先按 AA 到 OY 逐个小面板确认横轴 token 范围不同，不可直接比斜率陡峭；2. 再在每个面板内比较紫色 F2 始终最高、绿色与橙色贴近底部的分层；3. 读出每个面板虚线处的平均稳定百分比，注意 IH 最低而 AW 与 AO 最高；4. 观察 OY 面板绿色 Duration 线几乎不下降，对应未改善的反例

论文图 2。原论文 Figure 1：“Estimated trajectories breakdown. The percentage corresponds to the average stabilisation across the three acous- tic features.”。

像素层面可执行观察是先确认各面板横轴上限不同，例如 IY 与 IH 可到 7000 到 8000，而 AW 与 OY 不足 1000，因此跨面板比较曲线陡峭没有意义。再看分层：几乎所有面板中紫色 F2 在上、绿色与橙色贴底，说明 F2 差异最大是跨元音的普遍现象。虚线位置差异很大，IH 约 31% 而 AW 约 86%，OY 约 75% 且其绿色时长线几乎水平，呼应了时长 OY 未改善的统计结论。EY 面板紫色带较宽，提示该元音 F2 估计不确定性大。这些像素细节支持原文判断：多数元音在 50% 前稳定，但少数元音需针对性验证，不能用平均阈值 1 刀切。

阈值在什么条件下成立，哪些推广尚未验证？

原文明确报告结论来自 TIMIT 这一受控、高质量、精心发音的数据集，泛化到自发对话、会话语音或声学质量多变的录音仍是开放问题。可能影响对齐差异幅度与稳定所需 token 数的因素包括协同发音、微韵律现象、说话风格、背景噪声、语言变体以及对齐器所用的具体声学模型。这些因素在本文均未系统变化，因此约 2300 个 token 的实用目标应理解为有依据的指南，而非普适要求。

测量口径的取舍也是限制。对所有元音统一用中点保证了一致性，但双元音通常需多点取样才能捕捉频谱动态，中点可能抹掉对边界更敏感的动态段。若改用多点或轨迹建模，F1 与 F2 的稳定点可能移动。统计口径上容差在原始尺度定义、k 取 3、早晚以 50% 为界，这些选择决定了稳定点位置；换容差或换 50% 阈值， ранжирование 早晚的结论会变，但原文未报告敏感性分析。

未测量之物不能承诺。本文未测量误判率、延迟、计算成本与人工校对成本，也未比较不同对齐器或不同声学模型。相关性不等于因果：F2 需要更多数据支持的是两者伴随出现，不能直接断言加数据必然通过改善边界来改善 F2，也可能是大样本平均掉了共振峰跟踪噪声。把阈值用于低资源语言时，还需补做目标语言上的验证，因为英语预训练模型的误差模式未必迁移。

要复现最小阈值，先做什么、保留什么？

复现应从环境与版本开始。安装蒙特利尔强制对齐器 3.0.5，下载英语预训练声学模型 v2.0.0 与词典 US.v2.0.0，准备 TIMIT 音频与人工边界，安装 Praat 与 R 的 lmerTest 包。运行对齐时不做额外训练，直接输出音素级起止时间，这是与原文一致的信息条件。若升级对齐器或更换模型，必须作为新条件单独报告，不能混入原阈值。

第二步重建测量与抽样。按人工与自动两种切分各算 1 次时长，各取各自中点用 Praat 提 F1 与 F2。只保留元音段，记录每个元音的最大可用量。从 200 起步、步长 50 向上抽样，每个增量重复 10 次随机抽样。每个增量与每次重复拟合因变量为声学测量、固定效应为来源、随机截距为说话人与词条的混合模型，取来源差异绝对值并跨重复平均，得到轨迹。

第三步重算改善与稳定。用 Kendall tau 检验轨迹是否单调下降，tau 小于 0 且 p 不大于 0.05 判为改善；再用 k 为 3 的容差窗找最早稳定点，容差取各特征原始尺度；最后算稳定点占最大可用量的百分比，以 50% 区分早晚。复现检查应包括分特征均值是否接近时长约 730、F1 约 1088、F2 约 2335，以及 AW、AO 晚而 IH 早的格局是否重现。

若使用自有语料，建议先在小样本上验证 F2 置信带是否同样变宽，再决定是否按约 2300 目标收集数据。资源状态方面，本次未发现来源绑定且完成验证的开源代码与数据，不得声称代码或模型已公开，一切以实际可下载与可运行为准。

何时值得用自动对齐加数据，何时该停手？

综合全文，值得尝试的情形是已有较多未校正自动切分、且研究问题依赖时长或 F1 时，优先加数据到各自早期稳定区，再用混合模型确认差异已走平。对于聚焦 F2 与舌位前后的问题，应把数据目标定得更高，并预留对 AO、AW、OY 等晚稳定元音的单独核查。若数据本就稀缺，不必追求全部组合稳定，而应按问题主次分配 token：时长问题可用较少数据先行，F2 问题则需接受更大样本或收窄元音范围。

停手的信号是轨迹进入容差窗后的平台。若连续多个增量到最终估计的距离都小于容差，再加数据的分析回报递减，此时应把精力转向标注质量、共振峰跟踪检查或模型适配，而非盲目扩大 token 数。若轨迹根本不单调下降，如原文中 6 个未改善组合，应视为方法边界，改用人工核查或更换测量口径，而不是继续加数据等待奇迹。

最终要带走的是一套可操作的验证流程而非单个神奇数字。约 2300 个 token 是跨多数元音与特征的经验目标，时长约 730、F1 约 1088、F2 约 2335 是分特征参考，50% 是区分早晚的操作线。把这些数字放在受控朗读英语的条件下理解，并在新语料上重跑轨迹，才是对这篇实证研究最忠实的复述与应用。

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