CEC：说话人识别的一种噪声标签检测方法
音频与语音处理
2024-06-21 v1 声音
摘要
即使在已标注数据集中，噪声标签也不可避免。噪声标签的检测对于增强说话人识别模型的鲁棒性具有重要意义。本文提出一种基于两种新统计指标的噪声标签检测方法：连续不一致计数 (CIC) 和总不一致计数 (TIC)。这些指标通过交叉时段计数 (CEC) 计算，分别对应训练的早期和晚期阶段。此外，我们根据预测结果将样本分为三类：不一致样本、困难样本和容易样本。在训练期间，我们逐渐增加困难样本的难度以更新模型参数，防止噪声标签被过拟合。与对比方法相比，我们的方法不仅在说话人验证中取得最佳性能，而且在噪声标签检测方面也表现出色。
引用
@article{arxiv.2406.13268,
title = {CEC: A Noisy Label Detection Method for Speaker Recognition},
author = {Yao Shen and Yingying Gao and Yaqian Hao and Chenguang Hu and Fulin Zhang and Junlan Feng and Shilei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.13268},
year = {2024}
}
备注
interspeech 2024