少样本

论文用西弗里斯兰语检验大模型生成式纠错能否超越五选一上限，靠公开集加非公开离线集对照排除记忆，最强证据是 GPT-5.1 把词错率降到公开集 8.9% 与离线集 13.8%，代价是开源小模型几乎不改写且插入词判断仍不稳。

论文把预训练限定在 80 万小时级野外网页音频 UPS 上，用冻结编码器加固定探针测 73 语种识别与转写和 70 语种说话人聚类，80 次提交显示无单一模型三项全优且书写系统与子集构成显著影响难度。

针对音频语言模型中提示学习提升基类却损伤新类的问题，ZEBRA 把零样本对数与提示学习对数加权融合再做自熵正则，在 11 个数据集平均上把新类准确率从低于零样本拉回到零样本之上，同时基类保持在 80% 左右，代价仅是训练测试时间增加数秒且不增加可学习参数。

针对对比式音频语言模型少样本分类中只调文本侧而音频表示冻结的问题，该文提出在音频编码器早期三处做共享仿射调制的即插即用模块 ASPL，在 11 个数据集 16 样本平均上相对 CoOp、CoCoOp、PALM 带来约 1 个百分点以上增益，而新增参数仅 320 与 704 量级。

论文用 Qwen3-Omni-30B-Instruct 在 1848 条印尼中学生朗读上检验口音度与可理解度自动评分，显示少样本下中等相关并能检出前后测进步，但线索排序在口音度上与人差异更大且整体打分偏低。

针对用稀疏参考 RIR 预测未见目标位置 RIR 的跨场景任务，论文提出按时间分流到双曲分支与欧氏分支再由上下文门融合的 Janus-RIR，在 AcousticRooms 上 K=8 时把 T60 误差降到 7.75% 并把 C50 误差降到 1.12 dB 左右，代价是需要并行双分支聚合与熵正则等额外结构。

论文研究只用仿真训练的单通道距离估计器在真实语料上直接失效的问题，选择冻结估计器加几十条标注拟合仿射映射的路线，最强证据是 QMUL-TIMIT 干净条件下相关性 0.63 的模型经校准后明显优于常数均值，而代价是在低相关语料上斜率估计噪声会超过收益因而应退回常数预测。

论文研究仅用一句自然语音做音色参考的个性化电子喉语音转换，对比伪目标训练与级联两条路线，报告最佳特征级级联加有监督微调在 SER 降到 59.65%、相似度到 0.84，代价是需要 240 对平行数据构造伪监督与额外的微调步骤。

论文把 1000 类、每类 5 样的口语词分类做成持续学习任务，用从头训练的生成式元持续学习与 HuBERT 全量微调和冻结分类头对比，显示 GeMCL 在 1000 类时只落后约 2% 但适配快 2000 倍且逐词波动小一个数量级以上。

针对音节级声调标注缺数据、句子级数据切分噪声大的问题，ToneCL 用保持声调的增强做对比预训练再用每调 1 到 10 个样本微调，在六说话人普通话 10-shot 达到 91.6%，跨语言预训练仍达 91.0%，代价是自然连续语音与声门特征仍未解决。

针对前景与背景共现偏移导致的小样本音频分类失效，SampleSelect 在冻结编码器下为每个样本学习固定预算的特征掩码，在 SpurAudio 四个设置中取得相比方法的最高 OOD 准确率，并以 4.90-8.38 个百分点的提升超过匹配的 FullRep 对照，但选择预算与对比权重仍需按源域设定且诊断分析只建立关联而非因果。

论文把音效生产归纳为九项需求，用共享的参考到音频变体任务加原生能力分析比较五个异构基线，证据显示 AudioX 在保真与身份保持上最均衡而多样性、时序控制与局部修复各有所长且伴随效率与域外退化代价。

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针对有情绪语音下少样本说话头几何不稳定与音画情绪错位问题，EmoTaG 选择在 FLAME 参数空间预测运动并用门控残差分离音素与情绪，证据是在 5 秒适配的自重建与跨人跨语评测中取得更优的图像质量与运动误差，代价是适配仍需约 11 分钟与上脸辅助输入。

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论文研究无任务微调的说话脸生成，用冻结的稳定扩散加图像适配器做骨干并配三个无可训练参数的模块，在 CREMA 和 HDTF 上报告了最低的口型几何误差和最高的口型相关性，代价是依赖外部人脸先验与逐帧重绘加后滤波的推理链路。

针对音频文本对少、少样本适配易过拟合的问题，MUKA 用 Pengi 细粒度相似与 CLAP 全局相似的乘积核做免训练的核岭回归适配，在 11 个音频数据集 16 样本设置下平均准确率达到 80.90%，但在部分数据集上仍不敌线性探测且依赖超参数迁移。

针对基座会话与增量会话都只有极少标注音频的全少样本类增量音频分类问题，TAPE 冻结 CLAP 音频编码器并学习任务适配投影与推理期低熵原型演化，在三套音频任务上报告平均准确率与性能下降率的同步改善，代价是每类需维护推理期优先队列并按会话重置原型。

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