论文：
VoxCeleb: a large-scale speaker identification dataset
思想：
1）整理了一个非约束的声纹识别数据集，1251个左右说话人，每个说话人100utts；整理来源youtube；
2）采用VGG-M网络进行说话人辨别和验证特征表达学习，并在此基础上进行改进，将一层全连接层(维度9*8)修改为一层全连接9*1后接全局平均池化层1*8，9*8->(9*1->1*8)；此改进一方面可以降低训练参数，一定程度防止过拟合，另一方面test时可以接受任意长度语音输入，只需要修改最后一个平均池化层卷积核尺寸1*n，n与语音输入长度有关；
模型：
模型采用VGG-M的基本结构，并对倒数第三层全连接进行替换为一层全连接外加一层全局池化，最终的模型包含5*conv＋2*maxpool＋3*fc＋1*global meanpool，具体参数如下：
其中，data size是针对训练时的数据尺寸，训练时模型输入为固定长度为3s的音频切分段
训练：
- 数据集：voxceleb:1251celebrities，over100000utts.
- 输入：对输入音频进行滑动切片，每片3s，得到512*300大小的频-时图输入到网络中；
- 预处理：CMVN，均值方差归一化
- 训练目标：
- 说话人辨别：CE交叉熵损失，输出单元为1251
- 说话人确认：对比损失contrastive loss，采样先辨别预训练再siamese网络对比损失finetune策略
其中，d2为样本对之间的欧式距离,y属于{0,1},y=1表示样本对属于同一类，y=0表示不属于同一类；这样，对于同一类之间的距离越小，损失越小；对于不同类之间的距离越大，损失越小；这就起到缩小类内间距，同时扩大类间间距至少margin的目的
注：但是这里有有一个小疑问：根据论文描述，输入音频采样率16khz，每帧25ms，step＝10ms，那么每帧采样点个数为16000*25/1000=400;3s也就是3000/10=300帧；最后得到400*300大小的频时图。但论文为512*300，对应为32ms窗口。
实验结果：
- 在说话人辨别任务中，CNN结构相对于i-vector based模型具有明显的优势；此外，输入特征进行方差归一化有助于提升辨别效果；再者，对CNN改进引入全局平均池化层有助于进一步提升辨别效果
- 在说话人确认任务中，CNN + Embedding同样取得了最好的效果，值得一提的时，采样embedding的方式比直接采用辨别任务全连接层输出效果更好
结论：本文做出了两点主要的贡献：
1）提供了一个大规模的声纹识别数据集，该数据来源于YouTube，适应于非约束性的数据场景，能够更好的反映真实场景下的声纹识别情况，该数据包含1252个说话人，共计超过10万个句子；
2）采用深度CNN网络进行说话人辨别和确认的基本框架，对VGG-M进行改进，引入全局平均池化，一方面减少模型训练参数，另一方面test能够接受任意长度的输入。
Reference：
[1] https://arxiv.org/pdf/1706.08612.pdf(voxceleb)
[2] https://arxiv.org/pdf/1806.05622.pdf(voxceleb2)