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【摘 要】
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传统的说话人识别系统多采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征以及高斯混合模型（GMM）框架,后续也出现了基于i-vector、深度神经网络等更多的说话人识别框架。尽管深度学习方法在说话人识别领域表现出不俗的识别性能,但这种提取说话人表征的深度神经网络的训练目标是纯区分性的,也就是训练目标仅仅是为了区分每个说话人,并没有考虑到这些说话人向量的分布。这种局限性会导致两个严重问题:（1）对于每个说话人,其
【机 构】
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西北民族大学
【出 处】
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西北民族大学
【发表日期】
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2022年01期
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