从方言鸿沟到身份图谱：应对说话人验证中的变异性
音频与语音处理
2025-10-07 v2 人工智能
计算与语言
摘要
本工作研究了库尔德语说话人检测在其多种方言中的复杂性和困难。由于库尔德语包含库尔曼吉语、索拉尼语和哈拉米语等多种方言，其巨大的语音和词汇差异给说话人识别系统带来了特殊挑战。本工作探讨了构建一个能够跨多种方言精确识别说话人的鲁棒说话人识别系统所面临的主要困难。为了提高这些系统的准确性和可靠性，本文还提出了解决方案，如先进的机器学习方法、数据增强策略以及构建详尽的方言特定语料库。结果表明，针对每种方言的定制化策略与跨方言训练相结合，显著提升了识别性能。
引用
@article{arxiv.2505.04629,
title = {From Dialect Gaps to Identity Maps: Tackling Variability in Speaker Verification},
author = {Abdulhady Abas Abdullah and Soran Badawi and Dana A. Abdullah and Dana Rasul Hamad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.04629},
year = {2025}
}