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说话人识别（Speaker Recognition），或者称为声纹识别（Voiceprint Recognition, VPR），是根据语音中所包含的说话人个性信息，利用计算机以及现在的信息识别技术，自动鉴别说话人身份的一种生物特征识别技术。 说话人识别研究的目的就是从语音中提取具有说话人表征性的特征，建立有 效的模型和系统，实现自动精准的说话人鉴别。
Query-Based Adaptive Aggregation for Multi-Dataset Joint Training Toward Universal Visual Place Recognition
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MMS-VPR: Multimodal Street-Level Visual Place Recognition Dataset and Benchmark
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EPRBench: A High-Quality Benchmark Dataset for Event Stream Based Visual Place Recognition
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Multi-Robot Data-Free Continual Communicative Learning (CCL) from Black-Box Visual Place Recognition Models
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Quantile Transfer for Reliable Operating Point Selection in Visual Place Recognition
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LaVPR: Benchmarking Language and Vision for Place Recognition
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DC-VLAQ: Query-Residual Aggregation for Robust Visual Place Recognition
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Multi-Robot Data-Free Continual Communicative Learning (CCL) from Black-Box Visual Place Recognition Models
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SciceVPR: Stable Cross-Image Correlation Enhanced Model for Visual Place Recognition
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UniPR-3D: Towards Universal Visual Place Recognition with Visual Geometry Grounded Transformer
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Text2Graph VPR: A Text-to-Graph Expert System for Explainable Place Recognition in Changing Environments
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Image-Based Relocalization and Alignment for Long-Term Monitoring of Dynamic Underwater Environments
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Enhancing Geo-localization for Crowdsourced Flood Imagery via LLM-Guided Attention
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Joint Multi-Condition Representation Modelling via Matrix Factorisation for Visual Place Recognition
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Through the Lens of Doubt: Robust and Efficient Uncertainty Estimation for Visual Place Recognition
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参考链接
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