半监督学习

论文以英语口音分类为对象，用 DistilHuBERT 做声学编码加分类头，在文件级与说话人隔离、平衡外部扩展和教师学生伪标签对照下，说明说话人重叠抬高库内成绩，而平衡外部训练只在部分折改善留出跨库表现且高置信伪标签并未带来提升。

该文要从听者视频加说话人音频文本推断听者六类情绪，用视觉对齐的说话人筛选加无标注听者自举训练视觉专家，再只对低置信样本用说话内容作诱因做二选一推理，在 MER-Cross 上报告 76.25% 加权平均 F1，代价是多阶段筛选与受限的大语言模型调用。

针对合成训练与真实对话失配且无信号级真值的问题，该文用合成预训练加目标感知弱监督过渡再做质量过滤的 RemixIT 重混自适应，在 REAL-TSE 未见场景 EVAL-2 上把 TER 从 0.763 降到 0.713，代价是只保留 4.2 小时高置信伪标签且依赖说话人标注与转写质量。

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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。

针对唤醒词对未见过相似负例泛化差的问题，ADALA 用强化学习优化大模型持续生成高混淆难负例，再与真实数据半监督融合，在 xiao fei xiao fei 上报告平均唤醒率 90.43% 与相似词误唤醒率 3.19%，代价是两阶段大模型与语音合成训练约 90 小时八卡 A800 开销。

针对呼吸音频中呼吸常被语音活动检测判为静音的问题，BreathGRU 用双向循环时序建模加时长约束解码做语音与呼吸两类分割，在手动标注哮喘语音上取得呼吸事件召回 0.83 与平均匹配交并比 0.81，代价是整体时长误差与部分语音指标仍弱于 Silero。

针对 0.55T 中矢面语音实时磁共振喉部分割难、专家标注少的问题，论文用 Mask2Former 有监督微调加 Mean Teacher 半监督精炼，在约每人 33 到 79 个标注后增益明显收敛，并用普通话声调实例展示声带长度、喉高、甲状软骨倾角与喉 constriction 变量的时程差异，半监督只能带来小幅且不稳定的提升。

针对多通道含噪混合中空间建模易受非平稳与扩散噪声干扰的问题，该文在神经全秩空间协方差分析与说话人活动模型上增加干净混合的信噪比、似然与后验三项半监督目标，在合成会议数据上报告分离指标明显提升而日志小幅改善，但仍依赖干净混合与噪声录音可得且未验证运动声源。

针对北萨米语标注只有 20 小时的问题，论文比较大教师生成全部伪标签与大小模型一致过滤子集，并证明先伪标签后人工标注的两阶段微调能让 95M 小模型在域外测试上相对降低字符错误率，而混合训练与反向顺序会退化。

针对复杂噪声下声音事件检测性能骤降问题，论文提出用预测边界构造段内注意力掩码并做边界门控增强的 BG-CRNN，在 WildDESED 上从 10 dB 到 -5 dB 持续优于基线，代价是增加边界分支与多任务损失的训练复杂度。

针对课堂中教师主导、多学生短轮次与重叠难以标注的问题，该研究用 Mean Teacher 在 TSSD 上做半监督域适应，以 Role-Aware Union Loss 把学生标签视为多隐通道的逻辑并集并用 PIT-MSE 做排列不变一致性，最强证据是在 TSSD 测试集上取得 16.95% 的 DER，代价是仍需预训练与有标注目标域样本且对有无标注配比敏感 …

针对 CTC 鲁棒性不足与标注依赖重的问题，该文把一致性正则化同时加到 Align-Refine 的基座 CTC 和两步精修上，并在半监督中用最后一步做在线伪标签，LibriSpeech 上监督与自训练均显著降词错率，但精修步数、权重与数据规模的结论只在给定 Conformer 与 SpecAugment 条件下成立。

针对随机切段与噪声增强导致单步置信抖动的问题，HistoMatch 用瞬时置信加稳态历史一致性做双态筛选，在每说话人 20 条标注时 VoxCeleb1-O/E/H 上报告 0.91%、1.13% 和 2.13% 的等错误率，代价是需要维护跨轮预测队列与双阈值滑动平均。

针对台语语音配繁体中文硬字幕的跨语言错位问题，该工作用光学字符识别与三模态音视语言模型产出双候选、再经字符错误率过滤与视觉语言模型融合的多轮迭代框架，把金标集字幕识别字符错误率从 36.8% 降到 9.3%，并以 860 小时伪标签语料把跨语言转写错误率从 57.8% 降到 37.8%，代价是依赖共识筛选与多轮微调且初始跨域泛化较弱。

针对标注老年语音稀缺且直接解码伪标签不可靠的问题，该工作用置信度排序做课程式增量伪标签并结合说话人提示自适应，在 Pitt 与 JCCOCC MoCA 上相对半监督基线取得 1.45% 与 2.27% 绝对误差下降，但低置信度段仍保留较高误差且依赖说话人标识已知。

针对预训练模型双分支特征尺度不一致与均值教师固定更新不稳定问题，该文用时间自相似一致约束同步双分支演化轨迹、用基于参考损失的自适应更新稳定教师，并在 DCASE 2024 任务 4 上以 0.541 PSDS1、0.768 mpAUC、1.309 Score 取得最优，但第二阶段同时使用两项改进时 PSDS1 出现小幅回落需靠跨阶段融合弥补。

该文研究服务器只有少量标注种子、客户端只有无标注语音的半监督联邦 ASR，用每客户端在线教师打伪标签加轮间服务器有监督更新做锚点，最强证据是稳定后在线教师在域内和多数跨域上持平或超过全局教师，代价是必须把服务器增强强度和批量调进稳定区间否则发散。

针对序列级塔布拉鼓点转录标注稀缺问题，该工作用教师模型生成伪标签、S-CEM 估计每个鼓点可信度、CMW-ATC 在不确定片段上按马尔可夫转移加权候选序列，在三组评测上把序列错误率降到 18.3、33.3 和 12.7，但仍需序列级标注和固定转移矩阵。

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