嘈杂环境下的说话人识别面临哪些挑战,您团队是如何应对的?
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嘈杂环境下的说话人识别面临背景噪声干扰导致的性能下降等挑战。我们提出了一种说话人自适应噪声过滤机制,通过说话人嵌入向量和训练好的声源分离mask得到去噪后的子空间特征,进而提升说话人识别的准确性。在缺乏参考音频和理想掩码的情况下,我们采用当前音频作为参考,通过端到端训练共同优化模型。