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摘要
针对声纹识别领域不匹配,且目标领域缺少标注数据的难题,提出在对抗学习基础上融合分布对齐的无监督领域自适应方法,通过训练过程中统计分布的对齐,以减小领域差异,从而提取声音中更有声纹鉴别性的特征,取得了稳定的性能提升。在文本相关的声纹识别任务中,对抗学习和分布对齐的方法能协同发挥作用,等错率相对降低11%;在文本无关的任务中,对抗学习效果不稳定,而分布对齐的方法依然有相对8%的性能提升。实验结果证明该方法在领域不匹配且目标领域缺少标注数据时,能有效提取语音中声纹鉴别信息,稳定提升识别性能。
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