SNR
信噪比（Signal-to-Noise Ratio），信号功率与噪声功率的比值，以分贝（dB）表示，是衡量音频信号质量的核心指标，语音数据中低SNR样本会显著影响模型训练质量。
时间轴 (近 90 天)
MRO和SNR均能达到极小极大率，且作者提供了高概率有限样本保证。
论文《Regret-Optimal Wasserstein-Robust Linear Regression》提出了极小极大后悔优化（MRO）和谱范数正则化（SNR）两种方法，声称它们能在更广泛条件下达到极小极大最优率。
SNR通过对回归系数施加谱范数惩罚来控制鲁棒性，并设计了加速近端算法。
实践者若关心相对于真实分布最优解的后悔，应考虑MRO或SNR作为DRO的替代方案，特别是在残差有效秩无界或维度较高时。
数值实验分离了MRO、SNR与DRO的性能差异，验证了理论发现。
加速近端算法适用于SNR，因为谱范数的近端算子可通过奇异值阈值闭式求解，每次迭代仅需一次SVD。
信噪比（SNR）主要出现在 DSL 或 Wi-Fi 场景，衡量有效信号与背景噪声的比例，数值越高代表线路质量越稳定
全部知识事实 (7)
MRO和SNR均能达到极小极大率，且作者提供了高概率有限样本保证。
50%待验证论文《Regret-Optimal Wasserstein-Robust Linear Regression》提出了极小极大后悔优化（MRO）和谱范数正则化（SNR）两种方法，声称它们能在更广泛条件下达到极小极大最优率。
50%待验证SNR通过对回归系数施加谱范数惩罚来控制鲁棒性，并设计了加速近端算法。
50%待验证实践者若关心相对于真实分布最优解的后悔，应考虑MRO或SNR作为DRO的替代方案，特别是在残差有效秩无界或维度较高时。
50%待验证数值实验分离了MRO、SNR与DRO的性能差异，验证了理论发现。
50%待验证加速近端算法适用于SNR，因为谱范数的近端算子可通过奇异值阈值闭式求解，每次迭代仅需一次SVD。
50%待验证信噪比（SNR）主要出现在 DSL 或 Wi-Fi 场景，衡量有效信号与背景噪声的比例，数值越高代表线路质量越稳定
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