提出基于语言选择性维度的语码转换检测方法

2026年10月14日，Apple Machine Learning Research 发布研究，提出一种直接从语音中检测语码转换（CS）的轻量方法，无需依赖多语言转录。该方法利用预训练语音编码器的帧级语言信息：先用单语录音识别语言选择性的隐藏状态维度，再聚合这些维度的帧级激活进行预测。研究者在 CS-FLEURS 的 14 个语言对上评估，使用一小部分 CS 数据调解决策规则后，Whisper-small 编码器平均 F1 达 0.798，高于 CNN 的 0.776 和 HuBERT 线性基线（用于单语语言识别训练）的 0.751。目前进展为该方法与上述评测结果已公布。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。