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公开(公告)号：CN116110403A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310055469.4
申请日：2023-01-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本申请提出一种声纹识别模型生成方法，其包括：S1，对无标注的第一音频数据集U进行初始伪标签标注；S2，将U中的每条音频数据切段为时长相同的多段音频数据；继承切段前的伪标签标注，生成第二音频数据集S3，将送入声纹识别模型，并引入标签纠正策略训练声纹识别模型，获得标签纠正的第三音频数据集S4，将送入声纹识别模型进行训练；S5，提取声纹识别模型的表征向量并送入聚类模块，生成标签更新的第二音频数据集重复执行S3‑S5直至完成指定的训练轮次。上述方法利用纠正策略提升伪标签的准确率，缓解错误的伪标签对训练的影响；同时，基于语音预训练模型的子结构(Sub‑PTM)构建表征学习模块，进一步提高模型的声纹识别性能。
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