SAP(Self-Attentive Speaker Embeddings for Text-Independent Speaker Veriﬁcation)

实现流程

假设为每一帧的向量，

ht的长度为dh，因此H的长度为dh×T，

W1为dh×da，W2为da×dr，其中dr为代表attention head的超参数。g(.)为激活函数（ReLU），softmax按列执行。

则A的每一列代表了权重，最后的加权平均：

当dr=1时，E仅仅是H的加权和，可以反映出说话人特征在一个方面的区别。
当dr＞1时，则可反映出多方面的区别。当dr＞1，引入惩罚P，加入损失函数

其中F为F-范数：

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