I detta dokument används gating mekanismer i djup neurala nätverk (DNN) utbildning för x-vektor-baserad text-oberoende högtalare verifiering. För det första används ett gated convolution neural network (GCNN) för modellering av ram-nivå inbäddning lager. Jämfört med tidsfördröjningen DNN (TDNN) kan GCNN erhålla mer uttrycksfulla bildnivåer genom noggrant utformade minnesceller och gatingmekanismer. Dessutom föreslår vi en ny gated-attention statistik pooling strategi där uppmärksamhet poäng delas med utgångsgrinden. Den gated-attention statistik pooling kombinerar både gating och uppmärksamhetsmekanismer i ett ramverk; därför kan vi fånga mer användbar information i temporal pooling skikt. Experiment utförs med hjälp av utvärderingsdata från NIST SRE16 och SRE18. Resultaten visar GCNN:s effektivitet och visar att den föreslagna insamlingen av gated-attention-statistik ytterligare kan förbättra resultaten.
Nyligen föreslog Ref användningen av Gated Convolutional Neural Networks (GCNN) för talarigenkänning.
Deep Neural Network Embeddings with Gating Mechanisms for Text-Independent Speaker Verification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}