【摘 要】
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面部视觉信息和语音信息是人机交互过程中最为直接和灵活的方式，从而基于智能方式的人脸和语音跨模态感知吸引了国内外研究学者的广泛关注．然而，由于人脸-语音样本的异质性以及语义鸿沟问题，现有方法并不能很好地解决一些难度比较高的跨人脸-语音匹配任务．提出了一种结合双流网络和双向五元组损失的跨人脸-语音特征学习框架，该框架学到的特征可直接用于4种不同的跨人脸-语音匹配任务．首先，在双流深度网络顶端引入一种新
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面部视觉信息和语音信息是人机交互过程中最为直接和灵活的方式，从而基于智能方式的人脸和语音跨模态感知吸引了国内外研究学者的广泛关注．然而，由于人脸-语音样本的异质性以及语义鸿沟问题，现有方法并不能很好地解决一些难度比较高的跨人脸-语音匹配任务．提出了一种结合双流网络和双向五元组损失的跨人脸-语音特征学习框架，该框架学到的特征可直接用于4种不同的跨人脸-语音匹配任务．首先，在双流深度网络顶端引入一种新的权重共享的多模态加权残差网络，以挖掘人脸和语音模态间的语义关联；接着，设计了一种融合多种样本对构造策略
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