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Speaker Identification: Achieving Robust Speaker Embeddings Using Pre-trained Multilingual Transformers
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内容提要
本研究提出了一种新颖的WSI框架，利用预训练的Whisper模型在多语言环境中进行说话人识别。通过联合损失优化，该方法显著提升了非英语语言的识别性能。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的WSI框架，专注于多语言环境中的说话人识别。
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该框架利用预训练的Whisper模型，特别是在丰富的多语言数据上进行训练。
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通过联合损失优化策略，该方法生成了稳健的说话人嵌入。
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研究表明，该方法在多种语言和录音条件下的识别性能优于现有的最新基准。
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该方法在非英语语言中的识别表现显著提升。
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