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针对预训练语音模型微调存储需求大、隐私风险高及联邦学习（FL）参数交换成本问题，研究人员提出 FedLPEFT 框架，融合云边端协同与参数高效微调（PEFT）。实验表明 LoRA 性能最优，且有效降低属性推断攻击风险，为资源受限设备的 SER 隐私保护提供新方案。
在人工智能与语音交互技术高速发展的当下，语音情感识别（Speech Emotion Recognition, SER）作为提升人机交互体验的关键技术，正广泛应用于自动驾驶、智能助手、健康监测等领域。然而，传统基于预训练语音模型的 SER 面临两大核心挑战：一是针对不同数据集微调时需存储完整模型权重，导致资源受限设备（如边缘终端）部署困难；二是集中式训练依赖用户原始数据，存在敏感信息泄露风险。此外，联邦学习（Federated Learning, FL）虽能通过数据本地化实现隐私保护，但其与预训练模型结合时，海量参数（常达万亿级）的频繁交换会引发高通信开销与计算负担，且易遭受属性推断攻击（如通过参数更新推测用户性别等敏感信息）。如何在保证模型性能的同时，实现高效、安全的分布式微调，成为当前亟待解决的难题。
为突破上述瓶颈，国内研究团队开展了联邦参数高效微调在语音情感识别中的相关研究。研究成果发表于《Expert Systems with Applications》，旨在构建兼顾隐私保护与计算效率的云边端协同框架，为 SER 在边缘场景的落地提供新路径。
研究团队采用的核心技术方法包括：
- 联邦学习（FL）：实现数据本地训练，通过参数共享机制避免原始数据暴露；
- 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）：在预训练模型前向传播层嵌入可训练模块（如 Adapter Tuning、Embedding Prompt Tuning、低秩适应 LoRA[1]），冻结主干参数，仅更新少量可训练参数，降低通信与存储成本；
- 云边端协同架构：边缘服务器负责数据收集与本地训练，云端执行参数聚合与大规模计算，终端仅传输加密数据，优化通信延迟与带宽占用；
- 属性推断攻击模拟：验证 FedLPEFT 对敏感信息泄露的抵御能力。
研究结果
1. 不同 PEFT 技术在预训练模型中的性能对比
研究选取 5 种预训练语音模型（包括 Transformer-based 模型），对比 Adapter Tuning、Embedding Prompt Tuning 与 LoRA 的微调效果。结果表明，LoRA 在各模型上均表现出稳定且更优的 SER 性能，其通过低秩分解近似权重更新的机制，在保持模型表达能力的同时显著减少可训练参数数量（仅占原始参数的 0.1%-1%）。
2. 通信开销与计算效率优化
与传统全参数微调相比，FedLPEFT 通过冻结主干参数，使每次联邦迭代的通信参数量减少 90% 以上，边缘设备的计算负载降低约 85%。云边端协同架构进一步将通信延迟缩短至传统 FL 的 60%，显著提升系统响应速度。
3. 隐私保护能力验证
通过模拟属性推断攻击（如基于参数更新的性别预测），实验显示 FedLPEFT 将攻击准确率降至随机水平（约 50%），而传统 FL 框架攻击准确率可达 78%。这表明仅共享少量可训练参数能有效隐藏原始数据特征，增强隐私保护能力。
4. 多数据集泛化能力评估
在 IEMOCAP[2]等 3 个公开数据集（涵盖中性、快乐、悲伤、愤怒 4 类情感标签）上的测试表明，FedLPEFT 的 SER 平均准确率达 89.2%，接近集中式微调的 91.5%，验证了其在不平衡数据分布场景下的泛化能力。
研究结论与意义
本研究提出的 FedLPEFT 框架成功融合联邦学习、参数高效微调和云边端协同架构，为语音情感识别提供了轻量化、高隐私的分布式解决方案。其核心创新点包括：
- 高效微调机制：通过 PEFT 技术大幅降低模型更新成本，使资源受限设备参与联邦训练成为可能；
- 隐私增强设计：少量可训练参数的共享模式有效抵御属性推断攻击，满足医疗、智能对话等隐私敏感场景的需求；
- 架构扩展性：云边端协同模式可灵活适配不同规模的边缘计算网络，为未来大规模分布式语音应用奠定基础。
该研究不仅为 SER 领域提供了兼具性能与安全性的新方法，也为联邦学习与预训练模型在其他时序数据任务（如语音识别、健康信号分析）中的结合提供了重要参考。随着边缘计算与隐私计算技术的普及，FedLPEFT 有望推动智能语音应用向更安全、更普惠的方向发展。
