arXiv 自然语言处理· Mo Yu, Yang Liu, Jing Qian·· 6 小时前AI 评分34
当遗忘看似提升：流式说话人日志自适应中的指标掩盖与重演代价
When Forgetting Looks Like Improvement: Metric Masking in Streaming Diarizer Adaptation and the Price of Rehearsal
AI 导读
研究发现在流式说话人日志系统中使用 7.5 小时对话数据进行小样本自适应时，语音检测能力的提升会掩盖说话人身份一致性的退化。在 6 个语料库上的评估显示，混淆主要源于模型在时间维度上维持说话人分配的能力受损而非说话人数判断错误。采用重演策略虽可缓解退化，但会削弱跨领域迁移性能。
来源：arXiv 自然语言处理 · arxiv.org