统计分析

该研究以 77 名澳大利亚英语男声的图片描述语音检验性取向、传统男性角色态度和话题对局部基频、基频动态性和基频范围的影响，最强证据是局部基频只随年龄下降而动态性和范围只在复杂交互中变化，代价是结论高度依赖年龄分组和话题条件不能简化为群体主效应。

该研究用人工标注话语时长比较同一越南语接触项目第一年与第二年前八个片段，报告儿童总话语占比从 10.9% 升至 25.3%、师生比从 8.17 降至 2.94，但英语仍占主导且组织者越南语输入下降而儿童越南语输出仅获中等强度证据支持。

该研究用颈表加速度计与肩挂噪声剂量计的数天同步监测，把环境等效声级均值与波动映射到音强、基频、倒谱峰突出度和一二次谐波差，报告了随噪声上升音强基频与倒谱峰突出度上升、一二次谐波差下降且非线性模型最优，但噪声只能解释部分方差且组间差异集中在音质斜率上。

该研究用剧本对话比较人与 AI 交谈者在中性和负面语境下的粤语发音，发现对 AI 时目标词更短且特定声调 F0 轨迹发生局部偏移，而负面情绪仅边缘性扩大元音空间。

论文在 BVCC 上揭示男听众系统性打分更高且差距随质量变化，证明平均标签训练的 SSL-MOS 预测更贴近男性标准，并用抽象二值组嵌入的双分支模型同时提升总体与分性别预测精度。

论文以 Buckeye 自发语音 262342 词例检验语义相关度对词时长的预测力，用广义加性混合模型分离出低中段促进、高段延长的 U 形效应，且该效应主要出现在低频词，最强证据是含语义相关度的 M1 取得最优 AIC 而去语义项损失 23.2，代价是高语义中心词存在竞争与规划成本且结论限于英语访谈语料。

该研究用 13100 句配对语料同时检验韵律与音段两个层面，报告全局基频压缩与局部反转增多的跨时间尺度脱钩，以及元音空间收缩到 9-30% 与齿龈协同发音减弱，且两类偏离在句间几乎不相关。

该研究以加拿大 Hansard 英法议会 40 组独白加提问为对象，用余弦相似度检验声学韵律与语义趋同，发现全局与首尾分段趋同并存且跨语言存在两阶段规划，但强驱动特征消融后跨语言下降更大。

该研究以首音节目标元音时长为主要证据检验十元音长短对立假设，发现长元音约为短元音 2.08 倍且五组元音均显著分离，代价是短元音样本偏斜且结论限于朗读式产出数据。

该研究用同一批德语朗读在排卵期与黄体期做二分类，以可解释的手工特征与情感任务微调的自监督嵌入分别建模，最强证据是手工特征在随机森林与逻辑回归上达到 62.5 % 整体准确率，代价是统计检验经多重校正后无显著特征且嵌入特征未超机会水平。

该工作把实时语音匿名拆成年龄与女性化程度两个可控编辑量，用余弦相似度度量隐私、用 DNS-MOS 度量质量并做线性回归与听感验证，发现隐私下降快于质量下降并在约 0.25 标准差附近形成可操作区间，但大改动与联合编辑仍损失自然度且最优方向因性别年龄而异。

论文冻结 Wav2Vec 2.0 XLSR-53 逐层探测五个中国方言，报告从声学主导到语音分化再到深层流形收缩的三段几何演化，并指出中间层保细粒度语音、深层利宏观分类，但未训练新模型且未报告识别准确率代价。

该研究以三词同调句和中性基线相减的增量测量检验彝—汉语双语者的汉语焦点韵律，显示焦点词基频与强度扩张与北京对照组相当而焦点后压缩完全缺失，且语言经验不能预测焦点后基频，四项经验预测量均不显著。

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%，不足以做稳健差异测量，并以两个酷儿社区语音库为对照提出扩展与包容、效率与参与、开放与自主、静态分类与流动身份四组实践张力。

该研究用合成语音控制发音变量，对比可读性与转写错误，发现现代端到端语音识别的字错率与全局可读性指数近乎正交，而人类感知难度仍与错误相关，内部不确定性也未随文本变难而上升。

论文在三个语音分类任务上用九个预训练实例比较八种微调配方，发现统计上不差于最优的顶组身份随 checkpoint 而变，多随机种子还会双向翻转激活成败，因此小幅领先更像实例与种子相关的唤醒匹配而非普遍更高的性能上限。

该研究以荷兰语地图任务对话中 1910 个语段交界为样本，用句法完整与边界调预测保持、附和与转换三类过渡，发现附和与两者都不同但更接近转换，而高边界调与完整句法是关键区分条件。

该研究用 250 通法国 SAMU 真实急救电话和调度员标注的 5 级优先度比较类别情绪与维度情绪接入有序回归的效果，报告显示类别情绪无增益、维度情绪仅有说话人依赖的交互效应，而年龄与说话人角色等元数据预测力更强。

论文以奥克兰现代 67 人与历史 8 人的前后元音声学比较为证据，显示/e/与/æ/经历先升高前移后降低后移，而/ɪ/在历史组已中央化且受边音条件制约，代价是历史样本小且录音介质不一致使结论仍为初步。

论文以 20 种经典与神经编解码条件的 P.800 实验室与 P.808 众包 DCR 对照为基准，证明未筛选众包存在量程压缩与方差增大，并以陷阱题加最低参考分与量程加锚点排序的组合筛选把条件均值误差降到 MAE 为 0.230，代价是仅保留 7 人因而需超额招募。