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Autoencoder-based Semi-Supervised Curriculum Learning For Out-of-domain Speaker Verification

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作者: 藏经阁小助手

状态:完结

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发布时间:2020-07-27

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技术作品介绍

本研究致力于提升说话人验证系统的性能,尤其是在缺乏标记的领域外数据的情况下。为此,提出了一种基于自动编码器的半监督课程学习方案,能够在训练过程中自动聚类未标注数据并迭代更新语料库。这一新的训练方案允许系统逐步扩展训练语料库的规模,同时利用未标注数据实时纠正先前的标签,从而增强在处理领域外或多条件下的文本无关说话人验证任务时的鲁棒性。

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藏经阁小助手

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