迭代自训练（IPL）通过改进模型生成伪标签，提升说话人表示质量。研究表明，简单的i-vector生成模型足以启动IPL过程，尽管初始模型较弱，但仍能达到与最先进方法相媲美的说话人验证性能。
本文探讨了多种语音识别和说话人验证技术，包括基于i-vector的得分融合、注意力机制、动态卷积核和隐私保护方法。研究表明，改进模型和利用音素信息可以有效提高识别性能并保护语音内容隐私。
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