På senare tid har djupa neurala nätverk (DNN) använts för att lära sig högtalarfunktioner. Kvaliteten på de inlärda funktionerna är dock inte tillräckligt bra, så en komplex back-end-modell, antingen neural eller probabilistisk, måste användas för att ta itu med kvarstående osäkerhet när den tillämpas på högtalarverifiering, precis som med råa funktioner. Detta dokument presenterar en convolutional timedelay djupa neurala nätverk struktur (CT-DNN) för högtalare funktionsinlärning. Våra experimentella resultat på Fisher-databasen visade att denna CT-DNN kan producera högkvalitativa högtalarfunktioner: även med en enda funktion (0,3 sekunder inklusive sammanhanget), EER kan vara så lågt som 7.68%. Detta bekräftade effektivt att högtalarkaraktären till stor del är en deterministisk korttidsegendom snarare än ett långvarigt fördelningsmönster, och därför kan extraheras från bara dussintals ramar.
Nyligen föreslog vi en konvolutionell tidsfördröjning djup neurala nätverk struktur (CT-DNN) som kan lära högtalaren funktioner mycket väl REF, och den funktionsbaserade SV överträffade i-vector modellen särskilt i korta uttalanden villkor.
Deep Speaker Feature Learning for Text-independent Speaker Verification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}