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针对 X-Vector 的语音假名化中，基于 F0 修改的性别差异研究
本研究基于 VoicePrivacy 2020 挑战，目的在于对语音进行偏执匿名化，使其不可辨认的同时保持可理解性。通过改变基频等次要语音特征进行偏执匿名化可以取得更好的效果，且源和目标说话者的性别也会影响效果。
PDF3 years ago
X-vector 基础发言人匿名化的设计选择
本文针对 VoicePrivacy Challenge 设计了一种基于 x-vector 的柔性伪说话人选择技术，并探索了多种设计选择以评估它的匿名化和实用性，同时使用 LibriSpeech 数据集进行实验，报告了匿名数据的 Equal
PDF4 years ago
基于 TDNN 的说话人验证中的强调通道关注和传递聚合 (ECAPA-TDNN)
本文提出了一种基于统计汇聚、1D Res2Net 模块和 Squeeze-and-Excitation 机制等增强方法的 ECAPA-TDNN 神经网络架构，利用此架构改进了当前流行的 X-Vector 神经网络架构，显著提高了说话人识别性
PDF4 years ago
使用区域建议网络的说话人分离
本文提出了一种新颖的基于区域提议网络的说话人分离方法，该方法使用神经网络同时生成重叠语音分段建议并计算其说话人嵌入，可以更好地解决重叠语音的问题，并且在三个数据集上的实验结果表明，与现有的 x-vector 模型相比，该模型实现了显著的改进
PDF4 years ago