本研究提出了一种自监督模型，优化WavLM以提升法语儿童语音的音素识别能力。结果表明，该模型在多任务和噪声环境下表现出更强的鲁棒性，推动了儿童语音识别技术的发展。

通过研究神经网络的层级表达，发现声学模型的不同层次对音素识别有影响。低层隐藏层有助于信息结构，而上层更倾向于删除无用信息。