基于改进交叉缝合网络探索通用语音属性用于说话人验证
音频与语音处理
2023-06-01 v3
摘要
本文探讨基于x-vector的说话人验证（SV）的通用语音属性。发音方式与发音部位构成基本语音属性单元（SAU），随后通过绑定的三SAU状态生成用于声学建模的新语音属性（NSA）单元。采用一种改进的交叉缝合网络作为多任务学习（MTL）框架，将这些通用语音属性整合进x-vector网络训练过程。实验在NIST SRE10评估集的核心-核心通用条件5（CC5）以及10秒-10秒测试上进行，所提算法在两项任务上均相较基线x-vector取得一致改进。
引用
@article{arxiv.2010.06248,
title = {Exploring Universal Speech Attributes for Speaker Verification with an Improved Cross-stitch Network},
author = {Jiajun Qi and Wu Guo and Jingjing Shi and Yafeng Chen and Tan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.06248},
year = {2023}
}
备注
Not a particularly high-quality work, so we request withdrawal