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申请/专利权人：思必驰科技股份有限公司
摘要：本发明实施例提供一种说话人验证方法。该方法包括：通过加权双向特征金字塔网络对待验证语音处理，得到特征图；将特征图作为主干网络的横向层的输入，输出原始的待验证语音的第一映射特征；将第一映射特征作为主干网络的自上而下层的输入，输出中间层的细粒度的第二特征映射；将第一映射特征和第二特征映射作为主干网络的自下而上层的输入，输出混合的第三特征映射，通过第三特征映射进行说话人验证。本发明实施例还提供一种说话人验证系统。本发明实施例可以简单无缝地与现有卷积主干网络进行结合，并且可以大幅度的提升基线网络的性能，从而可以捕捉建模说话人特征中复杂的关系，提高说话人验证的准确性。
主权项：1.一种说话人验证方法，通过加权双向特征金字塔网络对待验证语音处理，包括：基于深度说话人嵌入学习的ResNet对待验证语音进行处理，包含四个阶段，每个阶段由多个残差层组成，每个阶段一个特征图，以得到四个阶段的特征图{F1，F2，F3，F4}；将特征图{F1，F2，F3，F4}作为所述加权双向特征金字塔网络的主干网络的横向层的输入，所述横向层包含四个阶段，以输出原始的待验证语音的第一映射特征{L1，L2，L3，L4}；将所述第一映射特征作为所述主干网络的自上而下层的输入，自上而下层涉及两个阶段，利用可学习的融合权重参数wP对Li和Pi-1进行融合，输出中间层的细粒度的第二特征映射{P2，P3}；Pi代表自上而下路径的第i个阶段，Li表示第i个横向卷积输出；将所述第一映射特征和所述第二特征映射作为所述主干网络的自下而上层的输入，利用可学习的融合权重参数wT对Li、Pi和Ti-1进行融合，输出混合的第三特征映射{T1，T2，T3，T4}，通过所述第三特征映射进行说话人验证；Ti表示自下而上路径的第i个阶段。
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百度查询： 思必驰科技股份有限公司 说话人验证方法及系统
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