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基于深层信息散度最大化的说话人确认方法
作者姓名:陈晨  肜娅峰  季超群  陈德运  何勇军
摘    要:
针对说话人确认中无法准确捕获特征间非线性关系的问题,提出了一种基于深层信息散度最大化的目标函数表示方法.该方法能通过计算特征所在分布之间相似度,来对特征间的非线性关系进行隐性表示,并在最大化这种统计相关性的优化目标指导下,使深度神经网络向着同类数据更紧凑、异类数据更分散的方向优化,最终达到提升深层特征空间区分性的目标....

关 键 词:说话人确认  目标函数  深层信息散度  特征表示学习
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