重新思考自动语音相似度：从 EER 转向嵌入向量几何

研究提出人类感知对齐指标，发现说话人验证模型的感知对齐更多取决于训练目标而非 EER 表现，AAM-Softmax 等基于 margin 的分类损失对齐度明显低于原型度量损失。团队将差异追溯到嵌入向量几何，有效维度 d_eff 与感知对齐的秩相关达 -0.95，施加维度瓶颈后 ρ_align 从 0.08 升至 0.74。