HLT-NUS 参加 2020 NIST 对话电话语音说话人识别评测的系统
音频与语音处理
2021-11-15 v1 信号处理
摘要
本工作简要描述了新加坡国立大学（NUS）人类语言技术（HLT）实验室提交给 2020 NIST 对话电话语音（CTS）说话人识别评测（SRE）的系统。该挑战聚焦于包含多语言语音的 CTS 数据下的评测。HLT-NUS 开发的系统考虑了时延神经网络（TDNN）x-vector 与 ECAPA-TDNN 系统。我们还对概率线性判别分析（PLDA）模型进行了域自适应，并在我们的系统上应用了自适应 s-norm。对 TDNN x-vector 与 ECAPA-TDNN 系统进行了分数级融合，从而将我们提交给 2020 NIST CTS SRE 的最终系统性能予以提升。
引用
@article{arxiv.2111.06671,
title = {HLT-NUS SUBMISSION FOR 2020 NIST Conversational Telephone Speech SRE},
author = {Rohan Kumar Das and Ruijie Tao and Haizhou Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.06671},
year = {2021}
}
备注
3 pages