统计分析

论文针对解码消息概率呈正态分布因而可用离群检测发现篡改的问题，提出两阶段自适应攻击 AWM，先用少量相似音频估计正常均值方差再逐比特约束优化，报告在两种水印与三种语音数据上替换与伪造检测率低于 10% 且去除为 0%，代价是音质优化会小幅抬高被检出风险。

该研究把双人协作对话的认知负荷当作回归问题，用 30 秒窗口声学特征加互动时序特征和双头门控循环单元预测 NASA-TLX 分数，最强证据是加入互动特征后时间需求的二元组一致性相关系数从 0.42 升到 0.51，而代价是不同二元组间差异极大且时序差分普遍无增益。

以塞浦路斯希腊语延续升调为案例比较勒让德多项式与广义加性混合模型，两种方法共同报告 CYG-nh 与 ATG 及 CYG-nl 分离，前者刻画整体斜率降低与曲率增加，后者定位核高目标附近相对时间差异，代价是都需要先验分类且对边界与阶数选择敏感。

该研究用 8 名南方越南语母语者朗读 8 个四音节叠词的 576 个词例检验节奏模式，发现第二、四音节在时长上显著长于第一、三音节的弱强交替支持词层重音与双音节音步，但形态中心位置与载体句未改变总体模式且强度与基频未呈现同型弱强。

该研究以六种语言儿童语料的实际发音与成人理想形式为对象，按词首、词中、词尾计算辅音簇分布熵，发现模型系统呈稳定的三位置分化而儿童系统边缘对比更弱且词中熵最高，词汇增长推动模型熵上升并引导实际向模型收敛而句法复杂度可能在词尾拖慢该过程。

该文把钢琴音频转录后的音符序列当作手与手指联合标注问题，用双向卡尔曼加分手隐马尔可夫的合成模型与四元三元语言模型在 PIG 上分别达到 90.8% 手部分离与 56.6% 联合准确率，而端到端管线召回降至 65.7% 与 37.0%，代价是统计模型仍受古典数据与合成音频评估限制。

论文针对火济晋语 T1 与历史促声 T5 在基频上压缩重叠且尾段周期性脆弱的问题，用统一低频参数对比三种时域基频估计器并叠加发声质量度量，发现只用基频时 T5 恒为 T1 最近邻，而加入 HNR05 与 H1 星差后离散指数明显扩张，代价是结论仅限发音端且未做听辨验证。

该研究以 Bangor Miami 自发对话为对象，用 103 维语言无关韵律特征检验语码转换句与单语句的分布差异，并以聚类与 Whisper 语言标识为诊断工具分离说话人熟练度与多语属性的影响，代价是结论限于单一语料与粗粒度话语级特征。

论文以意大利语和罗马尼亚语广播语料中的元音序列/ia/为对象，用语速归一化时长和函数主成分分析的共振峰动态检验重音与词内位置如何促进或阻断滑音形成，最强证据是意大利语重读与非重读时长差达 0.56 对数单位而罗马尼亚语整体更长更陡，代价是两语言高度重叠且说话人信息缺失。

针对帕金森低运动性构音里呼吸-喉-构音混杂难拆解的问题，该文用健康 USC-TIMIT 多线圈运动学学一维 Za 轴并经音频反演加仿射校准算出 AWI，在 9 对匹配对照中 PD 全部偏高并与 UPDRS 呈约 0.5 相关，而在 398 人声带高功能组保持稳定，代价是小样本英语朗读与单一反演模型的分布外风险。

该文以 73 人静息与 32 人发元音的正中矢状面磁共振数据，用几何形态测量比较男女声道形状参差，发现男性在混合元音构音上参差显著更大并提出其可能使声音签名更可分，但静息与单因素元音差异多不显著且未直接测识别率。

论文用最大似然分类器在 Warlpiri 语 VCV 材料上比较辅音内在线索与元音外在线索，显示只用辅音内在线索时五个塞音很易混淆，加入相邻元音中点共振峰后辅音分类显著提升且元音识别不下降。

该研究以四个英西语料检验话轮末尾词是否比句中词更长，用同词同人配对与音节定位排除选词假象，最强证据是排除回馈词后 pooled 差 203.1 ms、d=1.22，而代价是未建模语速句法且只覆盖两种语言。

论文用典型相关分析和留一组合重构检验冻结的 Wav2Vec2、HuBERT 和 CLAP 能否把未见声源组合表示成各声源贡献之和，最强证据是 CLAP 在 FSD50K 重复保持组合上同时超过置换与标签重叠基线，但三者都存在不可忽略的重构残差。

论文审计六个英语语音技术数据集，发现可测量的酷儿占比仅 0–1.4% 而不足以做稳健差异度量，并以两个酷儿社群语音库为对照，提出规模化与包容、效率与参与、开放与自主、静态类别与流动身份四组张力，且代价是现有众包与开放流程难以覆盖小而易受污名群体。

论文把短到长训练拆成呈现顺序、批次组成与损失归一化三件事来测，在 87M 语音词元模型上发现固定组批后排序本身不降困惑度，首轮分组的增益只出现在按批平均的损失下并随词元均衡归一化而消失，而持续排序反而更差。

论文用 908072 段 AIS 标注录音说明部署间先验差超 200 倍、随机窗口验证比未见站点验证高出配对 0.049 的 ROC-AUC，因而主张按站点分组验证并扩大独立空间采样，空间专家模型仍只是待验证假设。

该文把语料看作语音相似 utterance 图，先用零模型检验其聚类与模块度，再按社区分层加稀有音素播种做时长预算选择，在孟加拉语和英语 20% 预算下均显著降低合成可懂度误差，孟加拉语还以 4.5 倍更少训练时间超过全量训练。

该研究把黑胶损伤检测做成修复导向的 5 类时序路由，用稀疏、突发、密集 3 路专家证据加分层路由器与验证集选定的维特比转移惩罚，在 597 段合成基准上达到 0.730 的 5 类宏 F1，主要增益来自时序解码而非分层本身，且混合类仍最难。

针对自发语音中疾病效应被语言音系差异掩盖的问题，CL-DAF 在英孟 272 维公共声学空间中用符号秩二列效应与语言不变分数筛选出 26 个方向一致特征，使英译孟与孟译英 AUC 分别达到 0.825 和 0.722，而代价是需要双语标签估计对齐且目标全参与选择时会高估约 0.04 到 0.09。