文档名：一种分步池化的声纹特征聚合方法
摘要：在基于神经网络的说话人特征提取模型中,不同的池化方法会影响声纹特征的聚合效果.与传统池化方法相比,一些结合注意力机制的池化方法表现出更强的特征聚合能力.基于此,提出一种分步池化的声纹特征聚合方法,并在公开数据集上进行实验.结果表明,所提方法能有效改善声纹特征的聚合效果,提高声纹识别的准确率.
Abstract：Inaspeakerfeatureextractionmodelbasedonneuralnetworks,differentpoolingmethodscanaffecttheaggregationeffectofvoiceprintfeatures.Comparedwithtraditionalpoolingmethods,somepoolingmethodsthatcombineattentionmechanismsexhibitstrongerfeatureaggregationcapabilities.Basedonthis,astep-by-steppoolingmethodforvoiceprintfeatureaggregationisproposed,andexperimentsareconductedonpubliclyavailabledatasets.Theresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyimprovetheaggregationeffectofvoiceprintfeaturesandenhancetheaccuracyofvoiceprintrecognition.
作者：冯坤 和椿皓 Author：FENGKun HEChunhao
作者单位：保定市排水服务中心,河北保定071051河北大学电子信息工程学院,河北保定071000
刊名：电声技术
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2024, 48(3)
分类号：TN912.34
关键词：声纹识别 神经网络 池化 深度学习
Keywords：voiceprintrecognition neuralnetworks pooling deeplearning
机标分类号：TP391TP183TN912.34
在线出版日期：2024年4月30日
基金项目：一种分步池化的声纹特征聚合方法[
期刊论文] 电声技术--2024, 48(3)冯坤 和椿皓在基于神经网络的说话人特征提取模型中,不同的池化方法会影响声纹特征的聚合效果.与传统池化方法相比,一些结合注意力机制的池化方法表现出更强的特征聚合能力.基于此,提出一种分步池化的声纹特征聚合方法,并在公开数据...参考文献和引证文献
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