1樓：Leon晉
瀉藥如果要做語種識別，不一定就參考LRE的示例，題主也可以參考SRE的方法。
參考聲紋識別的方法， 語種識別照樣也是可以做，雖然以前的人是把語種識別做成語音識別來識別文字內容，而我這裡介紹的方法還是偏向於聲紋識別系統。i-vector，x-vector都是可以做的，如果會用TF，做成embedding也是可行，本質上還是提取每句話的表徵，只不過標籤從說話人改為語種類別而已。
如果做成表徵向量，需要把資料列表的utt2spk的spk改為language，接著的方法都大同小異了；不過還可以提供幾點建議：
1、如果是閉集的語種分類，可以考慮做成網路直接輸出後驗概率求出max，作為測試句子的類別；
2、由於物件是語種，推薦給特徵加上三維的pitch，pitch代表著韻律和母音，不同語種之間的韻律是相差很大的，這三維pitch會帶來好些提公升；
3、語種識別以前借助語音識別的方式來做的，從這點出發來想就可以很自然知道音素資訊對於區分語種是可以起到幫助！所以我也推薦做乙個音素網路，提取bottleneck feature去輔助聲學特徵，這可以起到不少的提公升；
4、另外，如果語種資料比較少，可以考慮做增廣，這裡我推薦的方式是變速和變音量；如果是做說話人識別的話，我對於變速變音量是保守意見的，但對於語種的話是推薦試試；因為變速變音量不會改變語種屬性（不會讓普通話變成粵語），但說話人就是會變音色（男女老幼間變化），所以資料不多的時候可以加上這個增廣，可行的；
5、在語種上，如果是提取vector/embedding的框架，後端不妨試試SVM，這種結構風險最小化的策略比PLDA更適合做分類，會好上不少；還有最大互資訊的GMM也是可以嘗試的，MMIGMM可以參考這篇：」spoken language recognition using xvectors「
OLR Challenge 2018
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