voxceleb dataset | BriefGPT

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大规模自监督语音表征学习用于自动化说话者验证
使用预训练模型学习到的语音表示作为输入特征，采用可学习权重的平均表示方法，在 Voxceleb 数据集上进行了自我监督训练，实现了自动说话人验证，在三个官方测试中分别取得了 0.537％、0.569％和 1.180％的等误差率（EER），超
PDF3 years ago
基于图的标签传播在半监督说话人识别中的应用
本文提出了一种基于图形的半监督学习方法，用于家庭情景下的说话人识别，以利用未标记的语音样本，并在 VoxCeleb 数据集上的实验中显示出，与两种最先进的评分方法以及基于伪标签的半监督变量相比，该方法有效地利用了未标记的数据并提高了说话人识
PDF3 years ago
辩护度量学习在说话人识别中的应用
本文针对未知说话人的 “开放式” 说话人识别问题，提出了一种度量学习的方法，该方法使用紧凑的嵌入来表示语音信息，并对最流行的损失函数进行了广泛评估，结果表明该方法优于现有的先进方法。
PDF4 years ago
探讨 VoxCeleb：环境不变语音说话者识别
通过对话者识别中未使用的 ' 视频 ' 信息进行环境对抗学习框架，我们成功实现了能够在训练期间有效学习讲话者判别性和环境不变嵌入的网络，该方法在 VoxCeleb 数据集上得到验证，证明基准测试中的性能显著提高。
PDF5 years ago