语音唤醒

论文研究不做梯度微调能否直接用预训练 ASR 编码器做说话人无关唤醒词检测，并用 SliceGPT 式 PCA 结构化剪枝把编码器通道减半，证据是 50% 剪枝时参数约减 40% 而 EER 仅温和上升，但随机保留同等维度会使 EER 恶化到 40% 以上。

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针对唤醒词对未见过相似负例泛化差的问题，ADALA 用强化学习优化大模型持续生成高混淆难负例，再与真实数据半监督融合，在 xiao fei xiao fei 上报告平均唤醒率 90.43% 与相似词误唤醒率 3.19%，代价是两阶段大模型与语音合成训练约 90 小时八卡 A800 开销。

论文把唤醒词片段直接当注册语音研究无预注册的目标语音抽取，在五个真实噪声场景比较四个判别与生成模型并用大模型语音合成增强注册，发现合成注册能提升听感但语音识别错误率仍高于原始混合，存在可听度与可懂度脱节的代价。

针对 ASR 转写正确但唤醒意图错误的问题，论文提出在响应前加一层融合声学、语言和设备上下文并从用户后续行为中提炼纠正模式的 ASCIL，在 3667 次交互上将会话不相交失败子集错误相对降低 54.27%，在阈值 0.90 的问题标记切片上相对降低 24.39%，代价是在低阈值和干净音频上存在接受与拦截的权衡且依赖历史交互。

论文以白盒 Qwen2-Audio 为对象，用梯度优化构造定向唤醒与有害指令噪声和非定向降质噪声，并用平移、加噪与 SpecAugment 增强实现经 Chromebook 播放、iPhone 录音的空中攻击，最强证据是数字定向 12 组条件 100% 成功与真实录制定向 100% 成功，代价是对采样率扰动敏感且可被 EnCodec 压缩大幅抑制。

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语音唤醒 | 6.9/10

语音交互 | 3.8/10

语音唤醒 | 5.9/10

语音唤醒 | 7.1/10

语音唤醒 | 6/10