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Demographic Attributes Prediction from Speech Using WavLM Embeddings
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内容提要
本研究提出了一种基于WavLM特征的分类器，能够从语音中预测说话者的年龄、性别、母语、教育和国家等人口特征。该方法实现了年龄预测的平均绝对误差为4.94，性别分类准确率超过99.81%，显著提高了预测精度。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于WavLM特征的通用分类器。
- 该分类器能够识别说话者的年龄、性别、母语、教育和国家等人口特征。
- 通过提取关键声学和语言特征，实现了年龄预测的平均绝对误差为4.94。
- 性别分类的准确率超过99.81%。
- 该方法显著提高了预测精度，为语音基础的人口剖析研究奠定了坚实基础。
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