ICASSP 2026 论文预讲会由CCF语音对话与听觉专委会、语音之家主办，旨在为学者们提供更多的交流机会，更方便、快捷地了解领域前沿。活动将邀请 ICASSP 2026 录用论文的作者进行报告交流。

ICASSP 2026 论文预讲会第五期邀请到 香港理工大学 做本次会议的专场分享，欢迎大家观看。

第五期-香港理工大学【专场】

时间：3月4日（周三）19:00 ~ 20:00

形式：线上

议程：每位嘉宾分享20分钟（含5分钟QA）

嘉宾&主题

嘉宾简介：陈依嘉，香港理工大学电机及电子工程学系的一名博士研究生，IEEE 信号处理学会学生会员。导师是李功益教授。本科毕业于香港理工大学电机及电子工程学系。主要的研究方向有声纹识别，语音解耦和不确定性估计。

分享主题：UNCERTAINTY FACTORIZATION WITH LINEAR-TIME SEQUENTIAL MODELING FOR SPEAKER EMBEDDING

摘要：说话人验证的目标是从给定的语音段中判定说话人的真实性，但受噪声、信道畸变和语言差异性的影响，语音段中各语音帧的作用存在显著差异。现有池化方法通过基于不确定性计算注意力分数来突出有效信息帧，以此解决这一问题。然而这类方法通常采用简单的线性层估计不确定性，限制了模型的表达能力。为克服这一缺陷，本文提出了一种新的思路：利用概率分布对帧级不确定性进行建模，设计双路径架构分别估计均值和方差，从而得到更精准的统计表征。为更高效、更有效地捕捉时间依赖关系，我们融入了状态空间对偶性（SSD）模块，这是一种可扩展的 Transformer 类模型替代方案。此外，我们在双路径架构中引入了混合专家（MoE）机制，促使每个专家学习概率分布中互补的子特征。实验结果表明，本文方法相比基线模型实现了性能的持续提升，在 VoxCeleb1-O 数据集上的性能提升尤为显著，超过 8%。

嘉宾简介：金泽众，香港理工大学电机及电子工程学系的一名博士研究生，导师是麦文伟教授和 Kong Aik Lee教授。 中国计算机学会会员。硕士毕业于香港理工大学电子及电子工程系，导师是麦文伟教授。曾在微软亚洲研究院多媒体计算组进行序列生成的实习工作，导师是刘树杰老师。主要的研究方向有声纹识别，序列生成，知识蒸馏和自监督学习。

分享主题 ：DISTILLING ATTENTION KNOWLEDGE FOR SPEAKER VERIFICATION

摘要：该研究针对说话人确认（SV）任务，提出了一种注意力级别的知识蒸馏方法，旨在解决高性能预训练大模型难以在边缘设备部署的问题 。通过设计频率维度（FREQ-AKD）和时间维度（TEMPO-AKD）两种注意力图，引导轻量级学生模型模拟教师模型对语音特征中关键信息的聚焦能力 。实验结果证明，该方法在 VoxCeleb 和 CN-Celeb 数据集上表现优异，使参数量远少于教师模型的学生模型能够获得与之相媲美的性能表现 。

嘉宾简介：李俊杰，香港理工大学博士生，师从 Kong Aik Lee 教授，研究方向为说话人识别。硕士阶段就读于天津大学，在王龙标教授指导下从事多模态目标说话人提取研究并获得硕士学位。毕业后曾与香港中文大学（深圳）的李海洲教授、王帅教授开展科研项目合作，并先后在华为与阿里巴巴达摩院实习。 自开展科研工作以来，以第一作者身份在 ICASSP、Interspeech、ICME 等国际会议发表/投稿论文 9 篇 (包括在投)，并在语音领域权威期刊 IEEE/ACM TASLP 有 2 篇论文在审。

分享主题：xi+: uncertainty supervision for robust speaker embedding

摘要：说话人识别系统的性能会受到多种因素的影响，例如情绪、语言差异，以及其他与说话人或上下文相关的变化。由于不同语音帧对整句语音表示的贡献并不相同，如何有效评估每一帧的可靠性或重要性，是构建鲁棒说话人表征的关键问题。

xi-vector 模型通过不确定性建模，为不同语音帧分配不同的权重，从而提升说话人嵌入的判别性。然而，该模型中的不确定性估计仅通过分类损失进行隐式学习，且未显式建模语音帧之间的时序关系，这在一定程度上限制了监督效果。

针对上述问题，本文提出了一种改进的模型架构 xi+。与 xi-vector 相比，xi+ 引入了时序注意力模块，以上下文感知的方式建模帧级不确定性；同时，我们设计了一种新的损失函数——随机方差损失（Stochastic Variance Loss），对不确定性学习进行显式监督。实验结果表明，所提出的方法在 VoxCeleb1-O 测试集上取得了约 10% 的性能提升，在 NIST SRE 2024 评测集上取得了约 11% 的一致性提升。

参与方式

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预讲会征集

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为了共创高质量的论文预讲会，我们诚挚邀请所有 ICASSP 2026 作者参与到此次预讲会活动中来，也欢迎大家推荐适合此次预讲会活动的学者。