基于知识蒸馏与ResNet的声纹识别

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。设计联合训练损失函数,将均方根误差(MSE,mean square error)与基于度量学习的损失相结合,降低计算复杂度,增强模型学习能力。最后,利用训练完成的模型进行声纹识别测试,并与多种深度学习方法下的声纹识别模型比较,等错误率(EER,equal error rate)至少降低了8%,等错误率达到了3.229%,表明该模型能够更有效地进行声纹识别。