【摘 要】
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为进一步提高说话人分割聚类系统的性能,提出一种基于改进自注意力机制的说话人分割聚类方法。考虑不同语音帧对说话人特征影响不同,该方法在时延神经网络基础上引入多头自注
【机 构】
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信息工程大学,战略支援部队综合训练大队
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673395)
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为进一步提高说话人分割聚类系统的性能,提出一种基于改进自注意力机制的说话人分割聚类方法。考虑不同语音帧对说话人特征影响不同,该方法在时延神经网络基础上引入多头自注意力机制,通过多层感知器学习语音帧的权重系数,有侧重地提取说话人信息以增强说话人特征表征能力。同时为更好地利用多头自注意力机制从不同层面提取的说话人信息,进一步补偿说话人特征,对注意力头也进行自注意力计算,通过学习注意力头的权重来提取区分性能力更强的特征。最终将改进自注意力机制的说话人特征应用于说话人分割聚类系统,结果表明,该方法在DIHARDⅡ
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