低资源

共分析 137 篇 ICML 2026 论文

共分析 133 篇 ICLR 2026 论文

论文在四个低资源语言和不同数据量的英语上比较改造音频与文本合成两类增强，发现 SpecAugment 总体错误率最稳但增加声调和腭化错误，而随机替换词的文本合成能提高稀有词频率并修复这两类错误，两者联用产生超可加改进但只在低资源区间成立。

论文用约 100 小时英语 MSP-Podcast 训练的 WavLM Large 模型，再用 1 到 20 小时汉语普通话 BIIC-Podcast 做适应，与只用汉语普通话从头训练对比，发现唤醒度只需 2 小时即可追平 100 小时单语模型，而效价需要 20 小时，代价是小数据下直接训练不稳定且效价与优势度整体更难预测。

论文把 WAXAL、BibleTTS 与 Mina 三处埃维语资源去重拼成 174.82 小时固定评测基准，并在其上微调 Whisper 与 AfriHuBERT，最好的 Whisper-medium 在 1443 句固定测试集上词错误率为 37.98%，代价是仍有标点与变音符号带来的虚高误差和专有名词脆弱性。

COAX 在预训练选专家时按数据类别加软偏置，让低资源类别被引向更大的指定专家子集，在多语言与多模态混合上改善了低资源验证损失，而推理时可去掉偏置保持标准 MoE 流程，代价是小规模下可观的训练吞吐开销。

论文用 42.5 小时历史古琴独奏适配 Stable Audio 3 Medium 的 DoRA 小参数，以一位专家的七轮盲听驱动决策，最终续弹和场景生成得分最高，但样本小且随机性大，只能作探索性记录。

本文综述 2006-2025 年僧伽罗语 ASR，问题是标注语料少、形态复杂导致词错误率高，对比显示同架构下修正 OpenSLR-52 标注可带来 18.1% 相对下降，而跨测试集的 WER 数字不可直接比较，且大模型微调仍需解决方言、噪声和代码混合问题。

论文针对标注很少且教师本身也在同样少标注下训练的声音分类，提出先把真值换回前 k 高置信集合再把支撑内关系、支撑与补集质量、补集内关系分开蒸馏，在城市声场景和鸟鸣两个基准上稳定优于独热基线和常规全分布蒸馏，但对其他强蒸馏基线的相对优势随任务、预算和指标而变化。

针对配对语音文本不足时语音大模型难以对齐声学与文本的问题，论文用语音到音素预训练音频编码器、用纯文本生成的音素到字形任务预热大模型，再端到端微调，在日语和中文上把字错率相对降低 27% 到 72%，代价是多两段预训练且在字母文字小语种上增益有限。

该文发布为录制 42 小时约鲁巴语语音而准备的 24905 句带声调符号文本，讲清来源改写与 Unicode 清洗过程，其复用价值只在标准约鲁巴语朗读新闻语域内成立。

针对印地语带时间戳转写问题，论文在 Whisper 编码器输出上加一个字符级线性 CTC 头做强制对齐，时间戳精度与依赖外部模型的 WhisperX 相当，并用 CTC 输出长度约束缓解短语音幻觉，但结论只在原文四个测试集和人工标注条件下成立。

在冻结 wav2vec 2.0 与 4 维 PCA 和 200 样本预算下对照 QSVM、RBF-SVM 与单隐层 MLP，最强证据是 ASV19 到 ADD 上 QSVM 以 AUC 76.04% 和 EER 27.00% 保留可分性而 MLP 退到约 50%，代价是反向与近域转移反转且校准更差。

共分析 48 篇语音/AI 论文

针对标注稀缺且带声调和形态变化的 Basaà语，研究用多语言自监督表示 XLS-R 做微调，在 1671 条测试上报告词错误率 14.13% 和字错误率 3.51%，代价是方言覆盖窄且声调细节仍易错。

该文用真实语音加静态人脸经 Wav2Lip 生成唇同步视频来解决视听数据稀缺，在西班牙语上以混合真实加合成数据取得最高 16.2% 的相对词错误率下降，在加泰罗尼亚语上验证了零真实视听数据下合成训练仍能带来 15.2% 的多模态增益，但合成单用时仍弱于真实数据且噪声下增益收窄。

共收录 1354 篇 interspeech-2026 会议论文的 Reader 深度解读

针对巴尔的摩与芝加哥警用电台噪声大、无标注量大的问题，论文用现成大模型生成伪标签再微调，并报告大语言模型作评判的过滤在两城两模型上优于对数概率与注意力分数，但与人工阈值构成的上限仍有明显差距。

共分析 43 篇语音/AI 论文

针对现代标准阿拉伯语学习者语音少、合成错音与真实错音分布不一致的问题，该研究用预训练编码器加因果空洞时序卷积做音素识别，先在大规模母语加合成数据上学通用映射再在约 2 小时真实学习者数据上适应，并用 6 个检查点混淆网络融合加 N 元重打分稳定输出，在 QuranMB.v2 盲测上音素级 F1 达到 0.7201，相对基线 0.4414 提升 63.1%，代 …