脑信号

针对颅内语音神经假体跨会话漂移，ALIGN 用多源对抗会话不变学习加中间层对齐与时间拉伸增强，在 T12 与 T15 上相对基线降低音素错误率与词错误率，但远期大间隔与伪标签自训练仍是主要边界。

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。

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针对脑电与语音采样率不对齐且单路编码只看目标相关特征的问题，TIDENet 用可训练转置卷积做脑电重采样、用结构共享双路编码分别建模相关与无关特征，在 Cocktail Party 和 AVED 上取得最高的 SDR、SI-SDR、STOI、ESTOI 和 PESQ，但单加语音双路时增益有限且 ESTOI 最优变体不是全量模型。

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针对尝试发声下无对齐声学目标且数据只有约 5 小时伪语音的问题，Brain2Speech-Net 用可微音素瓶颈加深度隐马尔可夫模型对齐到预训练语音合成隐空间做单遍合成，闭集语音词错率做到 0.068 并以约 0.5 实时因子运行，代价是开集词错率升至 0.472 且仍依赖合成伪语音目标。