【摘 要】
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近些年来,多种基于卷积神经网络(CNNs)的模型结构表现出越来越强的多尺度特征表达能力,在说话人识别的各项任务中取得了持续的性能提升。然而,目前大多数方法只能利用更深更宽的网络结构来提升性能。该文引入一种更高效的多尺度说话人特征提取框架Res2Net,并对它的模块结构进行了改进。它以一种更细粒化的工作方式,获得多种感受野的组合,从而获得多种不同尺度组合的特征表达。实验表明,该方法在参数量几乎不变的
【机 构】
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中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室 北京 100190;中国科学院大学 北京 100049;国家计算机网络应急技术处理协调中心 北京 100029;中国科学院声学研究所语言声学与内容理解
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近些年来,多种基于卷积神经网络(CNNs)的模型结构表现出越来越强的多尺度特征表达能力,在说话人识别的各项任务中取得了持续的性能提升。然而,目前大多数方法只能利用更深更宽的网络结构来提升性能。该文引入一种更高效的多尺度说话人特征提取框架Res2Net,并对它的模块结构进行了改进。它以一种更细粒化的工作方式,获得多种感受野的组合,从而获得多种不同尺度组合的特征表达。实验表明,该方法在参数量几乎不变的情况下,等错误率(EER)相较ResNet有20%的下降,并且在VoxCeleb, SITW等多种不同录
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