学习说话人识别和验证的判别特征

Learning Discriminative Features for Speaker Identification and Verification

学习说话人识别和验证的判别特征

摘要

任何文本独立的说话者识别和/或验证系统的成功依赖于系统学习辨别特征的能力。

在本文中，我们提出了一种基于流行的非常深VGG [1] CNN的卷积神经网络（CNN）架构，通过关键修改来适应可变长度频谱图输入，减少模型磁盘空间要求并减少参数数量，从而产生在培训时间显着减少。我们还提出了一个统一的深度学习系统，用于文本无关的说话人识别和说话人验证，通过在Softmax损失和中心损失的共同监督下训练拟议的网络架构。

[2]获得适用于说话人识别和验证任务的高度辨别力的深度特征。

我们使用最近发布的VoxCeleb数据集[3]，其中包含超过1200名属于不同种族的名人的数十万个现实世界话语，用于对我们的方法进行基准测试。我们最好的CNN模型获得了84.6％的前1准确度，比Vox-Celeb的方法有4％的绝对改进，而与Center Loss相结合的训练将Top-1准确度提高到89.5％，绝对值提高了9％ Voxceleb的方法。

索引术语࿱

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