在语音分类方面最近想要在小数据集上进行一些改进，看论文的时候看到了类间学习（between-class learning），感觉是一个解决小数据集的有效方法，但是搜索对应的文献的时候发现研究使用的并不多，想问一下各位有了解这个数据混合策略的么，为什么使用的并不多？
因为这些需要比较大的语料素材，并且缺少通用性，效果也不明显。