基于图神经网络与多特征融合的说话人验证模型

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摘 要：近期研究表明，基于大量无标签语音样本训练的预训练模型所提取的特征在说话人验证（SV）任务中表现突出。然而，现有模型尚无法利用帧级特征间的拓扑结构特性对帧级特征进行有效的优化和聚合，并且网络复杂度较高不利于实现实时性；同时，现有模型尚无法充分利用多种输入特征之间的互补性以进一步提升模型的性能。（剩余15243字）

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