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为什么角边缘损失对半监督异常声音检测很有效？
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内容提要
该研究提出了三种基于边界的深度说话人嵌入学习损失函数，以提高说话人辨识性能。实验证明该方法比传统的交叉熵损失函数softmax表现更优，在两个数据集上实现了25%~30%的等误差率(EER)降低，并分别获得了2.238% EER和2.761% EER的性能表现。
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关键要点
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研究提出三种基于边界的深度说话人嵌入学习损失函数。
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该方法旨在提高说话人辨识性能。
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实验证明该方法优于传统的交叉熵损失函数softmax。
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在VoxCeleb1和SITW两个数据集上实现了25%~30%的等误差率(EER)降低。
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分别获得了2.238% EER和2.761% EER的性能表现。
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