用于说话人识别的潜在可区分性表征学习

2021年第22卷第5期

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《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2021年第22卷第5期 doi: 10.1631/FITEE.1900690

用于说话人识别的潜在可区分性表征学习

1江苏大学计算机科学与通信工程学院，中国镇江市，212013；2江苏省工业网络空间安全技术重点实验室，中国镇江市，212013

收稿日期： 2019-12-10 录用日期： 2021-05-17 发布日期： 2021-05-17

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摘要

从语音信号中提取特定说话人的可区分性表征，并将其转换为固定长度的向量是说话人识别和验证系统的关键步骤。提出一种潜在的可区分性表征学习方法，用于说话人识别。我们认为所学表征不仅具有可区分性，还具有相关性。具体来说，引入附加说话人嵌入查找表以探索同一说话人不同语音之间的相关性。此外，引入一个重构约束用于学习线性映射矩阵，使表征更具可区分性。实验结果表明，所提方法在INTERSPEECH2019会议的Fearless Step Challenge挑战赛的Apollo数据集和TIMIT数据集上的性能优于目前最先进方法。

关键词

说话人识别 ; 潜在可区分性表征学习 ; 说话人嵌入查找表 ; 线性映射矩阵