自适应温度系数的自监督说话人识别系统

摘要： 温度系数是对比学习中的一个重要参数。温度系数过高，将导致模型难以区分正样本和负样本；温度系数过小，将导致困难负样本间的距离过远，而正样本的分布过于均匀，从而使得模型破坏底层特征。然而针对不同的数据集和不同任务时，为了取得更好的性能，需设置多组消融实验进行对比。显然取到一个合适的温度系数对自监督说话人识别系统相当重要，但是现有方法对温度系数的选择具有盲目性。因此，提出了一种梯度最... （共10页）