同济大学本科生队参加2020 VoxCeleb说话人识别挑战赛
声音
2020-10-21 v1 机器学习
音频与语音处理
摘要
在本报告中，我们描述了同济大学本科生队提交至Interspeech 2020上VoxCeleb说话人识别挑战赛（VoxSRC）2020 CLOSE赛道的结果。我们将RSBU-CW模块应用于ResNet34框架，以提升网络的去噪能力，并在复杂环境下更好地完成说话人验证任务。我们训练了两种ResNet变体，使用分数融合与数据增强方法来提升模型性能。我们在CLOSE赛道上融合两个选定系统，在挑战赛评估集上取得了0.2973 DCF和4.9700% EER。
引用
@article{arxiv.2010.10145,
title = {Tongji University Undergraduate Team for the VoxCeleb Speaker Recognition Challenge2020},
author = {Shufan Shen and Ran Miao and Yi Wang and Zhihua Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.10145},
year = {2020}
}