Abstract-I detta dokument har en arkitektur baserad på Long Short-Term Memory Networks föreslagits för textoberoende scenario som syftar till att fånga den temporal högtalare-relaterad information genom att arbeta över traditionella talfunktioner. För att kunna verifiera talaren måste man först skapa en bakgrundsmodell för talaren. Sedan, i inskrivningsstadiet, kommer talarmodellerna att skapas baserat på inskrivningsuttalanden. För detta arbete kommer modellen att utbildas på ett heltäckande sätt för att kombinera de två första stegen. Huvudsyftet med end-to-end utbildning är den modell som optimeras för att vara förenlig med högtalarens verifieringsprotokoll. Endto-end-träningen lär sig gemensamt bakgrunden och högtalarmodellerna genom att skapa representationsutrymmet. LSTM-arkitekturen är utbildad för att skapa ett diskrimineringsutrymme för validering av tändstickor och icke-matchpar för högtalarverifiering. Den föreslagna arkitekturen visar sin överlägsenhet i textoberoendet jämfört med andra traditionella metoder.
En 2018 arbete föreslår också en textoberoende ASR med LSTM som skapar matchning och non-match par för ASR genom att lära högtalaren samt bakgrundsljudet REF.
Text-Independent Speaker Verification Using Long Short-Term Memory Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}