提交至 VoxCeleb 说话人识别挑战赛 2020 (VoxSRC-20) 的 UPC 说话人验证系统
音频与语音处理
2020-10-28 v2 声音
摘要
本报告描述了加泰罗尼亚理工大学（UPC）提交至 Interspeech 2020 的 VoxCeleb 说话人识别挑战赛（VoxSRC-20）的方案。最终提交是三个系统的组合。系统 1 是一种基于自编码器的方法，试图重建相似的 i-vector，而系统 2 和 3 是基于卷积神经网络（CNN）的连体架构。连体网络分别具有两个和三个分支，每个分支是一个 CNN 编码器。双分支连体在训练中使用交叉熵损失进行二分类。而我们的三分支连体使用三元组损失训练以学习说话人嵌入。我们给出了我们的系统在 VoxCeleb-1 测试集、VoxSRC-20 验证集和测试集上的结果。
引用
@article{arxiv.2010.10937,
title = {The UPC Speaker Verification System Submitted to VoxCeleb Speaker Recognition Challenge 2020 (VoxSRC-20)},
author = {Umair Khan and Javier Hernando},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.10937},
year = {2020}
}
备注
VoxSRC-20 Workshop (Interspeech 2020 Conference)