【摘 要】
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说话人身份识别是一项重要的生物识别技术，多种基于深度卷积神经网络(DNN)的模型结构表现出越来越强的特征表达能力，并形成了统一的端到端说话人识别系统，取得了优于传统识别模型的性能。其中聚合模型聚合的话语级特征是影响说话人识别系统准确率的关键因素之一。目前大多数的方法是使用Self-attention pooling(SAP)聚合模型。然而SAP聚合模型经常会无法准确的进行帧选择，聚合出的话语级特征
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说话人身份识别是一项重要的生物识别技术，多种基于深度卷积神经网络(DNN)的模型结构表现出越来越强的特征表达能力，并形成了统一的端到端说话人识别系统，取得了优于传统识别模型的性能。其中聚合模型聚合的话语级特征是影响说话人识别系统准确率的关键因素之一。目前大多数的方法是使用Self-attention pooling(SAP)聚合模型。然而SAP聚合模型经常会无法准确的进行帧选择，聚合出的话语级特征不准确、鲁棒性弱。在SAP聚合模型的聚合方式上进行了改进，通过引入平均向量方法，构建了一种改进的聚合模型
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针对传统离群点检测算法在类极度不平衡的高维数据集中难以学习离群点的分布模式，导致检测率低的问题，提出了一种生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)与变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)结合的GAN-VAE算法。算法首先将离群点输入VAE训练，学习离群点的分布模式；然后将VAE与GAN结合训练，生成更多潜在离群点同时学习
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基于阅读理解的智能问答是指同人类一样首先让模型阅读理解相关文本，然后根据模型获取的文本信息来回答对应问题。预训练模型RoBERTa-wwm-ext使用抽取原文片段作为问题的回答，但这种方法遇到原文中不存在的答案片段或需要对原文总结后回复这两种情况时不能很好解决。而使用预训练模型进行生成式模型训练，这种生成式回复在一定程度上解决了需要总结原文才能回答的问题。因此，改进了只采用RoBERTa-wwm-
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