基于自监督说话人表征解耦的方言语种识别方法、系统

本发明涉及基于自监督说话人表征解耦的方言语种识别方法、系统，属于自然语言处理技术领域。本发明包括：将原始语音输入到自监督模型的上下文编码器中提取输出上下文表示；将上下文表示进行加权求和，然后使用平均池化层将结果转换为自监督语音表征；自监督语音表征输入到说话人性别分类器和方言分类器分别得到被解耦的说话人表征和方言表征；利用说话人表征和方言表征，基于梯度下降算法对自监督模型进行训练，通过反向传播损失函数相对于网络中各个权重的梯度来调整网络的权重参数，用训练好的自监督模型进行方言的识别。本发明所提出的模型在低资源下方言语种识别中表现出了优异的性能。