报告摘要：当前，声纹识别领域仍然缺乏一套系统的、高效的、易扩展的开源训练工具。Kaldi虽然是语音领域主流的研究工具，但它对神经网络的支持有限，底层开发困难，不易工作的快速开展。为了满足日常研究需要，并能够在同样的条件下公平对比各种算法，厦门大学语音实验室基于Pytorch自行设计并开发了一套声纹识别开源工具ASV-Subtools，用来替代Kaldi的神经网络训练。通过衔接Kaldi的数据处理和Pytorch的网络训练，ASV-Subtools极大地提高了研究效率。报告将具体介绍ASV-Subtools的工程结构、训练框架和相关算法的改进，同时将展示基于Voxceleb等数据库的实验结果。

讲者介绍：洪青阳，厦门大学副教授，天聪智能创始人，全国人机语音通讯会议（NCMMSC）常设委员，公安部安防行业标准(SAC/TC100/SC2)委员。研究方向包括语音识别、声纹识别和语音合成。先后主持国家自然基金2项，科技部创新基金2项，省杰出青年基金1项。2013年，当选为公安部TC100/SC2标准委员，代表着安防声纹标准的最高水平。2014年底，主持研发的大规模声纹检索系统分析语音超过10万小时。2015年，其主持研发的社区矫正声纹识别系统应用到福建、江苏、广东、辽宁、广西等十三个省市。2018年3月起，研发的声纹识别技术先后在华为P20、Mate20等手机落地应用。2018年11月，带领厦门大学xmuspeech团队在第三届“东方语言语种识别竞赛”获得第一名。2019年1月，成功研发福建省第一套闽南话语音识别系统、国内第一套闽南话语音合成系统。2019年起，其研发的语音识别技术应用到电力调度、证券客服等系统。2020年6月，出版专著《语音识别：原理与应用》。

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除