English(EN) Interpreting hierarchical organisation of speaker embeddings

新的XAI方法解释说话人嵌入的层级结构

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-15 04:00

研究人员开发了一种新的方法，称为分层聚类匹配（HCCM），从可解释人工智能（XAI）的角度来解释神经网络中说话人嵌入的组织结构。通过应用一种名为单链接聚类（SLINK）的分层聚类算法，该研究分析了说话人嵌入如何形成层级聚类。然后，HCCM方法使用一种名为L-score的新指标，将这些聚类与与说话人身份、性别和国籍相关的语义类别进行评估，以诊断不完美的匹配，并深入了解说话人识别模型的内部语义。 AI

影响提供了一种新颖的XAI方法来理解说话人识别模型的内部语义。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yanze Xu, Wenwu Wang, Mark D. Plumbley · 2026-09-15 04:00

解读说话人嵌入的层级组织

arXiv:2609.15203v1 Announce Type: cross Abstract: Speaker recognition neural networks learn latent representations (i.e. speaker embeddings) from input utterances to recognise speaker identities. However, the internal mechanisms of these networks remain largely opaque, motivating…

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