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公开(公告)号：CN113705671A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110996082.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明给出了一种基于文本相关信息感知的说话人识别方法与系统，包括利用包含说话人分类、文本相关信息分类的子网络构建网络结构，其中文本相关信息分类子网络可以有效辅助说话人识别；提出的文本相关信息感知注意力池化，有效利用文本相关信息分类子网络的信息，对帧级别共享特征赋予不同的文本相关信息的权重值，区分不同特征向量对于系统识别能力的贡献度；提出文本相关信息感知动态角边距损失函数，有效利用文本相关信息分类子网络的信息，针对每个输入样本对应的角边距赋予不同的文本相关信息的权重值，压缩类内间距，加快损失函数收敛。可应用于跨信道、跨语种、噪声干扰等多种情况下的生物智能识别、安防领域，提高说话人识别的准确率。
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公开(公告)号：CN113705671B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110996082.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明给出了一种基于文本相关信息感知的说话人识别方法与系统，包括利用包含说话人分类、文本相关信息分类的子网络构建网络结构，其中文本相关信息分类子网络可以有效辅助说话人识别；提出的文本相关信息感知注意力池化，有效利用文本相关信息分类子网络的信息，对帧级别共享特征赋予不同的文本相关信息的权重值，区分不同特征向量对于系统识别能力的贡献度；提出文本相关信息感知动态角边距损失函数，有效利用文本相关信息分类子网络的信息，针对每个输入样本对应的角边距赋予不同的文本相关信息的权重值，压缩类内间距，加快损失函数收敛。可应用于跨信道、跨语种、噪声干扰等多种情况下的生物智能识别、安防领域，提高说话人识别的准确率。
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