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在多语言环境中探索鲁棒的面部 - 声音匹配
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了小飞团队在ACM Multimedia 2024上对多语言环境中的面声关联（FAME）进行探索的创新方法。通过构建双分支结构、动态样本配对加权、健壮数据增强、得分极化策略等四个关键组件，研究了不同语言对面声匹配的影响。方法在V2-EH数据集上取得20.07的等误差率（EER），在V1-EU数据集上取得21.76的EER。
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关键要点
- 小飞团队在ACM Multimedia 2024上探索多语言环境中的面声关联（FAME）
- 研究方法包括双分支结构、动态样本配对加权、健壮数据增强和得分极化策略
- 重点研究不同语言对面声匹配的影响
- 在V2-EH数据集上取得20.07的等误差率（EER）
- 在V1-EU数据集上取得21.76的EER
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