[发明专利]一种融合分布对齐和对抗学习的无监督跨域声纹识别方法有效
| 申请号： | 202110277452.4 | 申请日： | 2021-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN112820301B | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 赵庆卫;方策;王文超;张鹏远;颜永红 | 申请（专利权）人： | 中国科学院声学研究所 |
| 主分类号： | G10L17/02 | 分类号： | G10L17/02;G10L17/04;G10L17/14;G10L17/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合分布对齐和对抗学习的无监督跨域声纹识别方法，该方法包括以下步骤：分别从源领域和目标领域的语音中提取多维声学特征；将提取的多维声学特征分别打上领域标签；将提取的源领域和目标领域的多维声学特征作为训练数据送入网络，训练得到源领域的分类损失、源领域和目标领域的对抗损失；根据领域分布对齐损失函数计算源领域和目标领域的差异损失；根据目标函数计算整个系统的损失函数；利用随机梯度下降作为优化器，进行梯度计算，同时对损失函数计算出的梯度进行反向传播，更新参数；经过多次迭代直至收敛，模型训练完成。本发明可以在目标领域缺少说话者数据标签的情况下更好的训练模型，进而可以提升跨领域声纹识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 分布 对齐 对抗 学习 监督 声纹 识别 方法 | ||
【主权项】：
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