面向性别识别的基于GAN的域自适应模型

吕乔健; 陈宁

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面向性别识别的基于GAN的域自适应模型

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在实际应用场景中,由于实际语音数据与模型训练数据存在较大差异,导致基于音频的性别识别模型的性能严重下降。为了解决这一问题,提出了一种结合生成对抗网络(GAN)和GhostVLAD层的域自适应模型。基于GhostVLAD的引入可有效减少语音中噪声和无关信息的干扰,而基于GAN思想的训练方法可以实现模型对目标域数据的自适应。在对抗训练中,通过引入辅助损失保持网络对性别特征的表征能力。采用Voxceleb1数据集作为源域,Audioset和Movie数据集分别作为目标域,对本文的域自适应模型的性能进行测试实验。实验结果表明,相比于基于卷积神经网络的性别识别模型,本文模型可将性别识别的准确率分别提高5.13%和7.72%。

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来源
《华东理工大学学报：自然科学版》 |2022年第3期|360-365|共6页
作者
吕乔健; 陈宁;
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作者单位

华东理工大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
性别识别; 生成对抗网络; 域自适应; 深度学习; 卷积神经网络;

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