该文综述联邦自监督学习在语音音频领域的应用：利用预训练ASR编码器提升识别性能并保护隐私；提出FedEMA解决数据非独立同分布问题；LW-FedSSL降低客户端资源需求；SSFL应对标签不足与数据异构；并探索鸟类声音、关键词识别及谱特征融合等任务。

本文介绍了一种基于手势模板和语音音频的手势序列生成方法，使用嘴唇同步误差来评估模型的同步能力。该方法在保真度和同步性方面表现良好。