技术编号：22578523
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种对抗域自适应模型训练方法及对抗域自适应模型。背景技术自从提出基于深度神经网络(dnn)的说话人嵌入以来，旨在验证用户在其语音段中所声称的身份的说话人验证任务已获得了显着改进。研究人员已经研究了不同的dnn架构和不同的损失函数，以增强基于dnn的说话人嵌入的辨别力。尽管用于说话人验证的dnn嵌入成功，但dnn训练通常需要大量带有说话人标签的经过标注的数据。另一方面，我们知道从一个域训练的模型的性能在应用于数据分布不相同的不同域时会急剧下降。针对每种应用场景训...
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