可解释性

针对推理时缺少说话人坐标导致地理条件适配无法启用的问题，论文用冻结编码器上的轻量坐标回归头先预测经纬度再做两遍解码，在荷兰方言上用 10 秒语音达到约 25 公里、30 秒约 16 公里定位误差，使无坐标的 CRH+GLoRIA 比同秩 LoRA 平均好 3.05% 词错误率且距真坐标上限仅 0.58%，代价是多一次编码器前向、延迟增加不到 3% 且外推区域 …

针对大音频语言模型在问答中编造不存在声音事件的问题，论文用等长静音作负例构造声学转向向量并按层加权干预，在音频幻觉问答上把 Gemma 总召回从 53.4% 提升到 69.0%，在 MMAU 上把 Qwen 准确率从 54.8% 提升到 59.2%，且不训练任何参数。

针对鼾声四分类的类别不平衡与黑盒问题，该工作用半难三元组加类别平衡交叉熵学习单位超球嵌入，以类质心做主推理并用支撑样本加时频激活做解释，在干净条件下宏召回从 0.401 提升到 0.638，代价是强噪声下优势消失且固定窗与 E 类分散仍存局限。

针对经典线性预测按帧独立且假设高斯残差导致轨迹抖动的问题，论文提出直接优化对数面积比的 LP-DDSP 与端到端 SMELP，在 VTR 库上把平均误差降到 166-246 Hz，代价是 LP-DDSP 需每句 1500 轮逐句优化。

该研究把 GCC-PHAT 拆成可探测的中间目标，追踪 MLP、CNN、Transformer 各层学到什么，最强证据是互功率稳定可解码而 PHAT 相位始终不可解码，代价是混响下时延本身的可解码性仍随 T60 下降。

针对句重音依赖跨词上下文而单层表征不完备的问题，WhiSSDapt 在冻结 Whisper-small 上学习编码器与解码器层权重并经额外解码器块分类，在自然与合成数据上报告最高 4.48% 和 6.09% 的相对 F1 增益，代价是只更新融合权重与分类头且未报告延迟与成本。

针对语音伪造检测只给真假标签而缺可核对解释的问题，该工作用冻结检测模型的可解释人工智能归因图加声学特征重要性约束多模态大模型生成时频定位解释，在 PartialSpoof 上以人工评分和定位保真度检验显示定位精度大幅提升，但多模型聚合会增加推理难度与不稳定性。

该研究以单通道去混响为对象，先证实扩散式与判别式 NCSN++ 深层都学到房间脉冲响应可分的表示，再用对比预训练房间编码器经 FiLM 注入扩散模型，在 N=15 到 100 上提升 PESQ 与 DNSMOS 并加快收敛，代价是需要额外编码器与关闭 EMA 才能稳定训练。

该研究用同一批声学特征同时训练临床诊断模型与人类听判预测模型，发现两者整体部分对齐但在希腊语与男性组完全失齐，而病理模型在该两组未超随机水平，代价是全局可解释性会掩盖这种分组失效。

论文用冻结语音自监督模型的分层聚类信息量与下游可学习层权重的排序比较，证明在 10 分钟监督下对比式模型的权重分布能系统反映预训练音素与词信息结构，而 1 小时监督与聚类式目标会削弱这种对齐。

该文把语音编码器表示聚成系统发生树并与 Glottolog 标准树比较，报告词典统计上限仍明显优于所有神经表示，而 Whisper-LID 相对最好、XEUS 最差，且多数模型在未见语言上反而重建得更好。

该研究针对语音认知障碍筛查中变换器不可解释的问题，选择在 SpeechCARE-AGF 筛查模型上叠加 SHAP 词归因、理论驱动语言特征与四阶段大模型推理，最强证据是测试集 AUC 86.83% 与 F1 72.11% 基础上的 70 例盲评一致率 98% 与可用性 82 分，代价是解释目前只覆盖语言分支而未解释声学分支。

该研究以线性探针检验预训练语音嵌入与声学、语音和结构特征的关联，最强证据是振幅与频谱特征在测试集上可解释约五成方差，而形态句法特征几乎不可线性读取，代价是中值池化和线性假设可能压低结构信息的真实含量。

针对语音伪造检测泛化差且缺可解释推理的问题，该文用 4 万条人类标注的伪造线索做思维链监督，在 SALMONN 上做二分类与推理联合微调，最强证据是 Test-1-HL 上 EER 从 15.7% 降到 13.2%，代价是推理质量提升小且对高保真未见合成器仍吃力。

该文把静音替换作为破坏基线，用干净隐藏状态回填来测量恢复率，在四个听觉属性上追踪五个模型，发现融合深度分化与末 token 瓶颈，但未给出可部署精度的数值增益与开销测量。

该研究以推理时因果干预解剖 SAM Audio 的文本条件与自注意力收敛，发现加性注入定语义、交叉注意力修声学、稳定层早收敛，并据此提出免训练的层选择注意力缓存，以约 25% 自注意力计算节省实现最高 6.7 倍的质量保持优势。

针对全频带黑盒检测难定位伪造痕迹的问题，BandMIL 用 8 频带注意力做可解释谱分析、用 WavLM 做全局时序建模并以门控融合与多实例学习聚合，在 ASVspoof 2019 LA 上报告 1.28% EER 和 0.0331 min t-DCF，但融合在 A10 等三类攻击上弱于单分支且未验证跨数据集泛化。

针对波兰语儿童咝音替代筛查，论文用波兰语 wav2vec2 加 6 层后编码器做带括号替代标记的 CTC 词元识别，再经 Levenshtein 对齐定型并由固定模板助手呈现，在 10 名未见儿童 559 句上报告 88.7% 整句匹配与筛查代理 F1 为 0.67，代价是仅覆盖固定提示词与替代类偏差且假阴性仍明显。

论文用双耳掩蔽级差检验 9 个冻结模型的微秒级耳间相位编码，发现通用双耳模型靠谱-时干扰纹理而非跨通道相位计算，专用相位感知模型才获得实质但未达解析上限的释放量，而宽带语音中的高检出率是包络混淆。

论文把非语音幻觉当作编码器表示中线性可分的方向来检测，用原始激活转向和稀疏自编码器潜变量加性转向做免微调干预，最强证据是完整非语音测试集上 small 从 72.63% 降到 14.11%、large-v3 从 86.88% 降到 27.33%，代价是中文 CER 明显上升和语音 WER 小幅波动。