【摘 要】
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近年来,日新月异的深度学习研究有力推动了人工智能技术的突破和发展,也对众多社会行业产生了深远影响.在声纹识别领域,基于深度学习的智能算法不断实现性能新突破,使其逐渐从实验室研究走向金融、国防、政府等不同领域和部门的实际场景应用.目前而言,对于多个人同时说话的混合语音场景,声纹识别的效果还有待进一步提高.“多人混合语音”是现实情形中的普遍场景,由于这类混合语音中含有其他说话人的语音信号,使得目标说话
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近年来,日新月异的深度学习研究有力推动了人工智能技术的突破和发展,也对众多社会行业产生了深远影响.在声纹识别领域,基于深度学习的智能算法不断实现性能新突破,使其逐渐从实验室研究走向金融、国防、政府等不同领域和部门的实际场景应用.目前而言,对于多个人同时说话的混合语音场景,声纹识别的效果还有待进一步提高.“多人混合语音”是现实情形中的普遍场景,由于这类混合语音中含有其他说话人的语音信号,使得目标说话人的声纹特征难以有效提取,从而导致现有模型在面对多说话人的混合语音时较难做出正确判别.针对该问题,本文基于孪生残差网络等深度学习方法对混合语音声纹识别算法开展研究,提出了一种新的用于声纹识别的混合语音处理方法,即通过残差网络分离混合语音的“纯净”声纹嵌入,再将提取到的声纹特征用于说话人识别的算法框架.具体而言,先基于深度学习方法提取纯净语音的深度声纹特征,将该特征作为混合语音分离声纹特征残差网络的学习标签,从混合语音中分离出与其组成语音深度声纹特征相似的表示,则该特征可作为表征混合语音说话人身份信息的特征,最后用分离混合语音特征的方法进行多说话人验证实验,EER降到了9.44%的,相比于直接提取混合语音特征的方法降低了52.8%.为了进一步提高混合语音多说话人验证算法准确性,针对混合语音特征分离网络的标签判别性不够明显等问题,本文通过集成A-Softmax损失函数和对比损失函数,构造了余弦对比角聚合损失.该损失函数可以学习类内更加紧凑、类间更加分离的声纹特征标签.基于改进深度声纹特征标签的验证实验结果表明,余弦对比角聚合损失构造的算法新框架,等错误率为9.04%,在原来基础上进一步下降了4.2%.
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