arXiv:2611.05384v1 Announce Type: new Abstract: Generalisability is a central question for deep neural networks, including the cross-language generalisation of speaker embeddings. This study examined whether deep neural speaker embeddings generalise across languages and how such generalisation relates to human perception and acoustic structure. Using Cantonese--English bilingual speech presented in within- and cross-language conditions, we derived similarity from 18 state-of-the-art models and compared it with human ratings and acoustic features using linear mixed models and representational s
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月6日 · 原文日期：2026年11月5日
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人工核验：尚无核验记录
