【摘 要】
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针对无文本说话人识别存在短语音提取特征困难和模型训练效率不高的问题,提出利用附加角裕度的损失函数(Additive angular margin loss,AAM-Softmax)可以在特征表达的角度空间中最大化分类界限的优势,同时结合为提高网络训练效率和稳定性而改进的残差网络ResNet,来获得更具辨别性的嵌入特征,最终达到提升端到端短语音无文本说话人识别模型的性能.实验表明,在说话人辨认任务中Top-1和Top-5的准确度分别达到90.1％和97.8％,说话人确认任务中的等错误率(EER)降低到3.8
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院,河北 保定 071000
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针对无文本说话人识别存在短语音提取特征困难和模型训练效率不高的问题,提出利用附加角裕度的损失函数(Additive angular margin loss,AAM-Softmax)可以在特征表达的角度空间中最大化分类界限的优势,同时结合为提高网络训练效率和稳定性而改进的残差网络ResNet,来获得更具辨别性的嵌入特征,最终达到提升端到端短语音无文本说话人识别模型的性能.实验表明,在说话人辨认任务中Top-1和Top-5的准确度分别达到90.1％和97.8％,说话人确认任务中的等错误率(EER)降低到3.8％,与基于VoxCeleb1数据集的已有成果相比,三种指标的性能皆有明显提升,证明了所提方法的有效性.
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