【摘 要】
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针对传统i-vector声纹识别模型在背景噪声急剧增加时泛化弱的问题,设计一种能学习丰富频域信息的卷积神经网络,并结合三元组损失构成端到端模型--Triplet-FD-CNN。该模型通过
【机 构】
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武汉邮电科学研究院,南京烽火天地通信科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1400704)
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针对传统i-vector声纹识别模型在背景噪声急剧增加时泛化弱的问题,设计一种能学习丰富频域信息的卷积神经网络,并结合三元组损失构成端到端模型--Triplet-FD-CNN。该模型通过三元组损失约束含有频域卷积的CNN,直接训练特征空间上嵌入间的欧氏距离,使异类距离增大且同类距离缩小;同时拼接相同标签下的不同短语音,以缩小单条语音特征与说话人总体的差异。实验表明,Triplet-FD-CNN模型相对i-vector方法在辨认中的Top-1和Top-5准确率分别提高了45%和28.9%;在确认中的最小检测
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