基于对比预测编码模型的多任务学习语种识别方法

语种识别的关键是从语音片段中提取有用的特征。通过延时神经网络（Time-delayed neural network， TDNN）可以提取包含丰富上下文信息的特征向量，有效提高系统性能。本文提出一种ECAPA（Emphasized channel attention）-TDNN+对比预测编码（Contrastive predictive coding，CPC）模型的多任务学习语种识别网络。ECAPA-TDNN为主干网络，提取语音全局特征，改进的CPC模型为辅助网络，对ECAPA-TDNN提取的帧级特征进行对比预测学习，通过联合损失函数进行优化训练。在东方语种竞赛数据集AP17-OLR的10类语种上进行了实验。实验结果表明，本文提出的网络在1 s，3 s和全长（All）测试集测得的识别准确率相比于基础网络都有明显的提高。