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我们提供一个在[FunASR](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR)上实现的端到端SA-ASR系统作为基线。该模型的结构如图3所示。SpeakerEncoder用[ModelScope](https://modelscope.cn/home)中预先训练好的[说话人确认模型](https://modelscope.cn/models/damo/speech_xvector_sv-zh-cn-cnceleb-16k-spk3465-pytorch/summary)作为初始化。这个说话人确认模型也被用来提取说话人档案中的说话人嵌入。
我们将提供一个在[FunASR](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR)上实现的端到端SA-ASR系统作为基线。该模型的结构如图3所示。SpeakerEncoder用[ModelScope](https://modelscope.cn/home)中预先训练好的[说话人确认模型](https://modelscope.cn/models/damo/speech_xvector_sv-zh-cn-cnceleb-16k-spk3465-pytorch/summary)作为初始化。这个说话人确认模型也被用来提取说话人档案中的说话人嵌入。

![model archietecture](images/sa_asr_arch.png)