MSV Challenge 2022：面向低资源印度语言的 NPU-HC 说话人验证系统
音频与语音处理
2022-12-05 v2 声音
摘要
本报告描述了提交至 O-COCOSDA 多语言说话人验证（MSV）Challenge 2022 的 NPU-HC 说话人验证系统，该挑战赛聚焦于开发面向低资源亚洲语言的说话人验证系统。我们参与了 I-MSV 赛道，旨在为多种印度语言开发说话人验证系统。在本挑战中，我们首先探索了不同的神经网络框架用于低资源说话人验证。随后，我们利用 vanilla 微调与权重迁移微调将域外预训练模型迁移至域内印度数据集。具体而言，权重迁移微调旨在约束预训练模型与微调模型之间权重的距离，从而利用从大规模域外数据集先前获得的判别能力，同时避免灾难性遗忘与过拟合。最后，采用分数融合以进一步提升性能。结合上述贡献，我们在公开评估集上取得 0.223% 的 EER，在排行榜上位列第 2。在私有评估集上，我们所提交系统在 I-MSV 赛道受限与无约束子任务上的 EER 分别为 2.123% 与 0.630%，分别位列排行榜第 1 与第 3。
引用
@article{arxiv.2211.16694,
title = {MSV Challenge 2022: NPU-HC Speaker Verification System for Low-resource Indian Languages},
author = {Yue Li and Li Zhang and Namin Wang and Jie Liu and Lei Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.16694},
year = {2022}
}
备注
6pages, submitted to the 9th International Workshop on Vietnamese Language and Speech Processing