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申请/专利权人：谷歌有限责任公司
摘要：一种方法400包括获得被训练以从由不同说话者说出的话语预测说话者嵌入155的说话者识别SID模型151，该SID模型包括经训练的音频编码器150和经训练的SID头154。该方法还包括接收包括源于人类的语音样本的集合和合成语音样本的集合的多个合成语音检测SSD训练话语330。该方法还包括使用经训练的音频编码器在SSD训练话语上训练SSD头160，以学习检测由经训练的音频编码器编码的音频编码中合成语音的存在。操作还包括提供用于对输入音频数据并行执行SID任务和SSD任务两者的多任务神经网络模型130以在计算装置102上执行。
主权项：1.一种计算机实现的方法400，所述计算机实现的方法当由数据处理硬件510执行时使所述数据处理硬件执行操作，所述操作包括：获得被训练以从由不同说话者说出的话语预测说话者嵌入155的说话者识别SID模型151，所述SID模型151包括经训练的音频编码器150和经训练的SID头154；接收多个合成语音检测SSD训练话语330，所述多个SSD训练话语330包括源于人类的语音样本的集合和合成语音样本330b的集合；使用所述经训练的音频编码器150在所述SSD训练话语330上训练SSD头160，以学习检测由所述经训练的音频编码器150编码的音频编码152中合成语音的存在，其中所述SSD头160叠加在所述经训练的音频编码器150上；以及提供用于对输入音频数据120并行执行SID任务和SSD任务两者的多任务神经网络模型130以供在计算装置102上执行，所述多任务神经网络模型130包括所述经训练的音频编码器150、叠加在所述经训练的音频编码器150上的所述经训练的SID头154以及叠加在所述经训练的音频编码器150上的所述经训练的SSD头160。
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百度查询： 谷歌有限责任公司 利用多任务语音模型的说话者验证
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