说话人验证中基于语音质量的自适应损失函数研究

王佳龙; 陈奕豪; 许敏强; 何亮; 方磊

doi:10.20009/j.cnki.21-1106/TP.2024-0136

小型微型计算机系统 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (07) : 1585 -1589. DOI: 10.20009/j.cnki.21-1106/TP.2024-0136

说话人验证中基于语音质量的自适应损失函数研究

王佳龙, 陈奕豪, 许敏强, 何亮, 方磊

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摘要

说话人验证任务中模型性能与语音质量有关，但目前研究并未关注语音质量的高低对模型能力的影响，因此本文提出了一种基于语音数据质量的自适应损失函数的方法.首先本文观察到说话人特征的模长与语音质量存在正相关性；其次根据说话人特征模长，本文提出了一种新型损失函数(AMGsoftmax),通过更加关注高质量大模长的样本，实现自适应调整不同质量数据的损失函数，从而提升模型识别能力.实验结果表明，AMGsoftmax与常用的AMsoftmax损失函数相比，在VoxCeleb1-O数据集上，等误识率(EER)相对降低了9.69%;在VoxSRC21-val数据集上，EER相对降低了7.38%.