Apr, 2024

在对比自监督框架中添加边际以学习有区别的说话者表示

TL;DR通过改进SimCLR方法中的NT-Xent-AM损失和对称对比损失,我们实现了更好的性能表现,并在VoxCeleb1-O数据集上取得了7.85%的均等误差率,超越了其他等效方法。