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基于深层信息散度最大化的说话人确认方法 被引量：2
1
作者 陈晨 肜娅峰 +2 位作者 季超群 陈德运 何勇军 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期231-237,共7页
针对说话人确认中无法准确捕获特征间非线性关系的问题,提出了一种基于深层信息散度最大化的目标函数表示方法。该方法能通过计算特征所在分布之间相似度,来对特征间的非线性关系进行隐性表示,并在最大化这种统计相关性的优化目标指导下... 针对说话人确认中无法准确捕获特征间非线性关系的问题,提出了一种基于深层信息散度最大化的目标函数表示方法。该方法能通过计算特征所在分布之间相似度,来对特征间的非线性关系进行隐性表示,并在最大化这种统计相关性的优化目标指导下,使深度神经网络向着同类数据更紧凑、异类数据更分散的方向优化,最终达到提升深层特征空间区分性的目标。实验结果表明,相对于其他深度学习方法,所提方法的相对等错误率(EER)最多降低了15.80%,显著提升了系统性能。 展开更多
关键词 说话人确认 目标函数 深层信息散度 特征表示学习
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