Experiments

一个实验一页,写完冻结。推进新实验只新增一页 + 下表加一行,不改动已有记录。 概念一律以 Glossary 的锚点为准。

时间线

日期	实验	状态	一句话
08-14	M1 截断调色板	⚠️ 作废	让各情感贡献自己的 token 骨架,再截断到最短对齐 —— 帧级音素错位,失真明显
08-14/15	M2 参考探针	⚠️ 证伪	固定一组各情感时长几乎相同的参考,既压不到逐帧混合所需的整齐度,压到了也无用
08-14	M3 调色板六臂	✅ 成立	DTW 内容对齐使混合 CER 降低 8–12 倍,而「改条件还是改状态」本身无关紧要
08-15	M4 时间归一化重训	⚠️ 无法判定	训练期把平行对拉到同一时间轴,截断彻底归零、A 能量占比掉 3.2 倍,但下游指标纹丝不动
08-15/17	M5 A 结构探针	✅ 部分成立	A 沿时间比 v_neu 变化更剧烈、能量集中在句首,但显著低秩;主子空间不承载情感身份
08-17	M6 分段 α	✅ 成立	α 改成沿时间的函数后定位精确(仅句首档的句身残留 0.05 dB),且判据全程不经过情感分类器
08-18	M7 把 α 搬到情感 embedding 上	🔵 提案	把我们的 α 插值原样搬到「有显式情感 embedding 的未训练模型」上,看它是什么响应
08-17	M8 instruction 通道	✅ 成立	instruct 能给情感类别但给不了强度(程度副词的单调率 22.9%,随机基线 16.7%),且它改的是能量而几乎不动 F0
08-17	M9 不训练能否调 α	⚠️ 假设被推翻	别的论文的模型不训练也能用 α 调情感(受控组数还更多),我们的训练改善的是可懂度而非情感可控性

结果自洽性标准

一个实验必须自己回答自己的动机。 §1 说要探究什么,§5 就得拿出对应证据 —— 缺一半不算做完。 实验脚本在设计时就要产出这些,不能事后补。

	要什么
定性	一张图或一段视频,让人直接看见结论成不成立
定量	表格,带单位 / n / 统计量口径 / 验收线
趋势	随某变量变化的量用图不用表
对照	基线或消融 —— 否则绝对数说明不了任何事

实验脚本的产出契约

runs/<实验>/
  metrics.json      汇总(含 n、单位、口径)
  per_scene.json    逐场景明细 + **原始量测轨迹**
  curves.png        趋势
  videos/           定性证据,至少 2 段

轨迹一定要存 —— 事后换判据、重画图都不必再占 GPU 重跑。

Benchmarks & Metrics

目前采用的指标与基线。接入公开 benchmark 时在此登记。

指标	定义	单位	天花板 / 底线	用在哪
情感分	emotion2vec_plus_large 给目标情感的概率	比例	纯情感配方 0.78	全部
CER	Paraformer-zh,标点归一化后的字错率	比例 ↓	纯情感配方 0.017	全部
SECS	campplus 说话人嵌入余弦	比例	纯情感配方 0.849	全部
UTMOS	UTMOS22 strong	MOS 1–5	纯情感配方 3.29;<2.5 视为破音	全部
mono	相邻 α 步中情感分上升的比例	比例	量化到 1/6 格点	α 阶梯
delta	α=1 与 α=0 的情感分之差	比例	—	α 阶梯
长度离散度	max_e K_e / min_e K_e	比值	逐帧混合需 ≲1.05	调色板

依赖关系

flowchart TD
    M0[M0] --> M1[M1]