信道鲁棒说话人学习

无线电噪声不失效

通过带宽扰动和流形噪声注入,让说话人确认模型在低带宽无线电信道下保持判别力,并且只需少量数据即可完成高效微调。

Yang, Wenhao · 魏建国 · 路文焕 · Lei, Li · Lu, Xugang

IEEE Journal on Selected Topics in Signal Processing 2024

技术优势

抗噪能力提升

通过在输入中加入流形空间内的噪声来模拟未知信道噪声,使模型在未见过的噪声条件下仍能保持性能。

数据需求减少

提出的高效微调方法减少了预训练模型适配无线电信道所需的大量额外训练时间和数据。

基准与工具开源

开发了用于构建大规模无线电语音语料库的工具包,并建立了专门面向无线电场景说话人确认研究的基准,方便后续研究比较和复现。

应用场景