实验细节的疑问

[Wenhao-Yang]

您好：
我想教下您的论文中，实验的实现细节：
1.实验数据：我看很多其他论文都是使用voxceleb2 dev 5994说话人作为训练集（或者voxceleb dev+voxceleb2 dev，1211+5994说话人），您有只在这部分说话人上的实验结果吗？方便透露下嘛？

2.PLDA和Cosine Similarity：您这里实验比较这两个的EER在TDNN中是提取的是倒数第二层（分类器前一层）还是第三层(xvector)的输出啊？因为我在论文中又看到，这两个不同层embedding对不同方法性能有差异,倒数第二层的cosine方法可能会更好一些。

Thanks！🙏

[yuyq96]

1. 有试过只用VoxCeleb2 dev，差距不大。
2. 是的，倒数第二层配合Cosine更好，倒数第三层配合PLDA更好。但如果我没有记错的话，TDNN直接用倒数第二层配合Cosine还是比不过倒数第三层配合PLDA，不过差距应该没这么明显。