【摘 要】
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针对声纹识别领域中现有模型分类损失函数无法有效的区分类别之间的可分性与缺乏对声纹数据质量关注的问题，本文提出一种新的分类损失函数DV-Softmax。首先，介绍了声纹领域现有边界损失函数工作原理；其次，介绍目标检测领域的挖掘损失函数，并在其基础上提出模糊样本的概念；然后，引入人脸识别领域的MV-Softmax损失函数，并加入模糊样本，使其能自适应强调不同样本之间的区别并指导特征学习；最后，分别在V
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51375209）； 江苏省“六大人才高峰”计划项目（ZBZZ-012）； 江苏省研究生创新计划项目（KYCX18＿0630，KYCX18＿1846）； 高等学校学科创新引智计划（B18027）；
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针对声纹识别领域中现有模型分类损失函数无法有效的区分类别之间的可分性与缺乏对声纹数据质量关注的问题，本文提出一种新的分类损失函数DV-Softmax。首先，介绍了声纹领域现有边界损失函数工作原理；其次，介绍目标检测领域的挖掘损失函数，并在其基础上提出模糊样本的概念；然后，引入人脸识别领域的MV-Softmax损失函数，并加入模糊样本，使其能自适应强调不同样本之间的区别并指导特征学习；最后，分别在Voxceleb1和SITW数据进行声纹识别的研究。实验结果表明，DV-Softmax损失函数相较于现有边界损失函数，等错误率分别下降8%和5.4%，其验证了该损失函数有效解决类别之间的可分性以及对样本声纹数据质量的关注，并在声纹识别领域具有良好的性能。
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