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本发明提出了一种基于局部聚类和域注意网络的说话人确认方法，属于深度学习、声纹识别领域。说话人确认方法在目标域和源域数据不匹配时，性能会大幅度下降，需要进行域自适应。现有域自适应方法有的需要访问源域的数据，有的在域自适应后会遗忘对源域数据的识别。针对这些问题，本发明提出一种基于局部聚类和域注意网络的说话人确认方法。该方法通过对目标域数据进行局部聚类来自动产生标签，从而在域自适应时无需访问源域数据。同时，为避免域自适应后的模型对源域产生遗忘，引入域注意网络。通过本发明提出的方法，在仅有无标签的目标域数据的情况下就能进行域自适应，并且模型不会遗忘对源域数据的识别，提高了说话人确认方法的性能。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202310819237.1
Filing Date： 2023-07-06
Publication Date： 2023-10-10
Pub. No.： CN116863942A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 公开
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