脉冲间隔变化对深度学习蝙蝠叫声分类的影响研究
研究用欧洲蝙蝠录音构建自然 IPI 与 50-ms 归一化 IPI 两组数据集，微调 EfficientNet-B0 和 PaSST 后发现 IPI 归一化影响因模型而异：PaSST 准确率从 71% 微降至 70%，EfficientNet 则从 47% 升至 57%，PaSST 两种条件下均优于 EfficientNet。
#语音
arXiv cs.LGAI 评分1212 arXiv cs.CLAI 评分2222 用部分语音学习何时提交：面向端到端同声传译的 prefix 监督
研究者用语音语言模型自身完整与部分波形的翻译结果构造 prefix 监督，无需转录文本或人工翻译，即可适配端到端同声传译。在 FLEURS 和 CoVoST2 三个翻译方向上，prefix 训练改善了质量—延迟前沿，置信度阈值提供了最稳定的操作区间；多轮 append-only 解码在低延迟下更强，其提交校准误差整体下降 63–68%，早期 prefix 下降 68–80%。