【摘 要】
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针对传统身份认证矢量(i-vector)与概率线性判别分析(PLDA)结合的声纹识别模型步骤繁琐、泛化能力较弱等问题,构建了一个基于角度间隔嵌入特征的端到端模型。该模型特别设计
【机 构】
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南京烽火天地通信科技有限公司,武汉邮电科学研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB1400704)~~
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针对传统身份认证矢量(i-vector)与概率线性判别分析(PLDA)结合的声纹识别模型步骤繁琐、泛化能力较弱等问题,构建了一个基于角度间隔嵌入特征的端到端模型。该模型特别设计了一个深度卷积神经网络,从语音数据的声学特征中提取深度说话人嵌入;选择基于角度改进的A-Softmax作为损失函数,在角度空间中使模型学习到的不同类别特征始终存在角度间隔并且同类特征间聚集更紧密。在公开数据集VoxCeleb2上进行的测试表明,与i-vector结合PLDA的方法相比,该模型在说话人辨认中的Top-1和Top-5上准
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