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官方账号arXiv cs.LG@Ines Nolasco, Jules Cauzinille, Marius Miron, Gagan Narula, Milad Alizadeh, Emmanuel Fernandez, Matthieu Geist, Ellen Gilsenan-McMahon, Olivier Pietquin, Emmanuel Chemla, Sara Keen
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eGeMAPS
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6月15日
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本研究使用88个eGeMAPS特征，对六个分类群的生物声学嵌入进行线性与非线性回归探针，揭示模型编码的语音特征。结果显示没有单一模型能覆盖全部特征空间，拼接嵌入性能最佳。Loudness特征编码最好（R²=0.76），F0最难恢复（R²=0.33）。通过交叉引用可恢复性与特征显著性（NMI），为模型选择提供数据驱动指导。