可解释性

论文以 M2D 自监督 ViT 为对象，用音频激活概率熵找出类特异神经元，报告其在未见任务上接近全类别覆盖与跨任务共享，并以不足 1% 神经元的失活验证其对分类的功能影响与局限。

论文以 96 个语言的类比成功率与声码器重合成声学测量为证据，说明自监督语音模型以线性方向编码音系特征并以向量尺度连续控制实现程度，但合成效果仍受声码器与上下文切分条件限制。

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该工作把受限对角复数状态空间等价为并联二阶全极点模态滤波器组，并在 DAFx 板式混响基准上用矩阵铅笔引导的特征值初始化拟合脉冲响应，报告显示合成误差与频率和衰减辨识优于常用初始化，但增益匹配仍存在离群与正则化代价。

该研究以语音情绪识别为探针比较四种神经元选择器，用失活与放大的自对交叉对照验证情绪敏感神经元的存在，其中均值偏离与对比间隔选择器显示约 11–15 个准确率点的自效应而交叉影响接近零，但标签无关的联合放大效果不稳定且存在跨数据集部分迁移的代价与边界。

该文把说话人身份当作一阶模式，把表征聚类当作刻画网络认法 的二阶模式，用单链接聚类发现、用语义匹配解释、用基于梯度代价外推的新方法判定未见语音归属，报告显示路径完整度从百分之十一点六八升至百分之三十四点一九，原子语义召回从零点五一一九升至零点五六六九，但国籍召回仍明显偏低。

该文用 14 维说话人一致构音特征比较 VCTK 苏格兰、英格兰、爱尔兰口音，以 DTW 对齐达到 99% 分类准确并以最优传输扩展到非平行语料，但 OT 需要约 7.5 分钟语音和上百聚类点才稳定。

该文把 256 维说话人嵌入重编码到 500 维，用矩阵级稀疏、向量级稀疏与正交三种自编码器在同一说话人验证协议下比较，报告中等至高稀疏可在保持可比等错率的同时带来去相关与典型性改善，而互信息结合解耦熵式的指标更能跟踪这种改善，但高稀疏的零方差维度与概念选择敏感构成主要代价。

该文把平板混响脉冲响应看作大量二阶全极点模态叠加，先估计总模态数，再用矩阵铅笔得到低频极点并外推高频极点，最后用对角复数状态空间模型的状态响应以最小二乘一次性求增益，在自生成 17 条脉冲响应上改善了频率与总数估计，但增益与衰减估计仍弱且本次未能确认挑战隐藏测试集表现。

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该演示用同一录音走完七条离线分析—表示—渲染链，把音高轮廓、切分表与轨迹等中间物变成可检查的作曲控制器，代价是放弃实时并依赖预渲染与人工核对。

针对语音到语音对话既要评语义又要评声学而级联评测会丢声学信息的问题，论文用大规模合成偏好数据加带解释理由的两阶段监督微调构建端到端语音裁判 SageLM，以 82.79% 的人类一致率超过级联与语音理解基线，代价是依赖合成语音分布与有限声学数据。

论文在 AASIST 最后隐层加 Top-K 稀疏约束，用 ASVspoof5 验证检测性能与按攻击类型度量的解耦度，最强证据是 D=320、k=20 时测试集 EER 为 23.36% 且单样本约 95% 维度为零，代价是需放大隐层并舍弃难检攻击后解耦结论才成立。

把文本解码器的 DiscoGP 搬到 HuBERT 与 Wav2Vec 2.0 上做分类电路发现，用冻结与随机对照验证预训练计算的作用，并以砍掉 QKV 残差把边发现显存从四次降到三次，代价是部分任务仍需保留 MLP 残差与早停。

针对大音频语言模型对同义指令敏感而不稳定的问题，论文用只训练注意力头开关的声学注意力头掩码替代文本指令，在 7 个单任务和 ASR 与性别识别组合任务上达到与指令相当或更好的表现，代价是每个任务需单独训练一张掩码且掩码不可跨模型复用。

该文在 Whisper 与 HuBERT 每层编码器激活上训练 BatchTopK 稀疏自编码器，用跨种子稳定性、分类探测与消融、转向和脑电相关验证特征，最强证据是转向使虚假语音检出平均下降 70% 而词错误率仅从 5.1% 升至 5.5%，代价是彻底擦除语音概念需移除 19-27% 特征且强转向会破坏识别。

该文把线性探测、logit lens 与激活干预搬到 Whisper 与 Qwen2-Audio 上，追踪声学与语义表征如何随层演化，最强证据是解码器残差流可达 93.4% 幻觉判别与交叉注意力单头干预抑制 78.1% 重复，代价是合成语境偏置集与小规模探测集限制了泛化结论。

针对短视频广告中夸大表述与跨模态错位带来的细粒度政策违规，BLM-Guard 采用规则锚定的交错模态推理冷启动加自适应评论奖励的分组优化实现可解释审核，在自建基准与消融矩阵中报告严格准确率与一致性提升，但资源本次未能确认可达且一致性依赖大模型打分。

针对卒中后构音障碍的交替与顺序轮替发音任务，CLINIC 用临床可解释声学特征联合频谱与自监督语音表示做三级严重度分类并用 Shapley 值归因，GENIE 再用检索到的相似病例生成韩文四维度解释，报告显示平衡准确率 0.952 且重度召回 1.000，专家保真度 4.94，但重度样本少且仅覆盖任务化语音。