AutoSpeech：用于说话人识别的神经体系结构搜索 本文的代码 丁少金*，陈天龙*，龚新宇，查微微，王章阳 概述 基于卷积神经网络（CNN）的说话人识别系统通常是使用现成的主干网构建的，例如VGG-Net或ResNet。但是，这些主干最初是用于图像分类的，因此可能自然不适合说话人识别。由于手动探索设计空间的复杂性过高，我们提出了第一种用于说话人识别任务的神经体系结构搜索方法，称为AutoSpeech 。我们在上的评估结果表明，从提议的方法衍生的CNN架构明显优于基于VGG-M，ResNet-