基于知识蒸馏与ResNet的声纹识别

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摘要：针对声纹识别领域中存在信道失配与对短语音或噪声条件下声纹特征获取不完全的问题，提出一种将传统方法与深度学习相结合，以I-Vector模型作为教师模型对学生模型ResNet进行知识蒸馏。构建基于度量学习的ResNet网络，引入注意力统计池化层，捕获并强调声纹特征的重要信息，提高声纹特征的可区分性。（剩余17331字）

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