自监督说话人识别框架通过无标签的数据发掘潜在标签信息来提取鲁棒性特征。在3D-Speaker项目中,提出了两种非对比式自监督学习框架,即正则化DINO和自蒸馏原型网络,来训练鲁棒性强的说话人识别系统。
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