不确定性估计与校准

针对声学基础模型分数不可解释为出现概率的问题，论文用全球数据集学到的 Platt 校准参数迁移到新站点，再以贝叶斯融合加入地理先验，在保持排序能力的同时改善校准，其中 NBSP 在两模型两数据集上取得校准与判别的最佳平衡，但物种级参数预测未能稳定泛化。

该文把板混响辨识做成基于仿真的推断，用多分辨率谱摘要加神经样条流从脉冲响应学参数后验，再对每个测试样本做三轮定向仿真精修并用波形重建误差做选择，在 50 条测试脉冲上把全局误差降到 0.47×10 的负三次方，代价是每次精修约 2.5 小时。

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