【摘 要】
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说话人识别由于其独特的方便性、经济性和准确性等优势,已成为人们日常生活与工作中重要的身份认证方式。然而在实际应用场景下,对说话人识别系统的准确性、鲁棒性、迁移性、
【机 构】
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湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室,华中师范大学数字媒体技术系
【基金项目】
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湖北省教育厅科学技术研究项目(No.Q20191406);国家自然科学基金(No.61901165,61501199);湖北省自然科学基金(No.2017CFB683)
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说话人识别由于其独特的方便性、经济性和准确性等优势,已成为人们日常生活与工作中重要的身份认证方式。然而在实际应用场景下,对说话人识别系统的准确性、鲁棒性、迁移性、实时性等提出了巨大的挑战。近年来深度学习在特征表达和模式分类方面表现优异,为说话人识别技术的进一步发展提供了新方向。相较于传统说话人识别技术(如GMM-UBM、GMM-SVM、JFA、i-vector等),聚焦于深度学习框架下的说话人识别方法,按照深度学习在说话人识别中的作用方式,将目前的研究分为基于深度学习的特征表达、基于深度学习的后端建模、端
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