为了促进复杂应用场景下的 AVPR 研究,我们发布了一个名为 CN-Celeb-AV 的全新 AVPR 数据集。该数据集的采集流程遵循 CN-Celeb 的原则[3,4],包含了音频和视觉两种模态数据。整个数据集包括两大部分:“完备模态”部分和“非完备模态”部分。整个数据集涵盖了真实世界中的11种场景,包含来自1,136个人 (中国名人、...
作者在两个比较流行的说话人识别算法i-vector和x-vector上做了实验,并与英文说话人识别自然场景数据集voxceleb进行对比,从实验结果看,一方面能够表明CN-Celeb的更具挑战性,另一方面也可看出非约束条件下的说话人识别的真实效果还有待提高。 CN-Celeb: 数据分布:CN-Celeb数据集跨越11种真实的场景,每一个说话人至少包...
表1 VoxCeleb和CN-Celeb在不同声纹识别系统上的性能对比 综上，测试数据的场景受限问题是造成当前声纹评测与实际性能不一致的关键因素之一。为了更好地评测声纹识别系统在实际场景下的真实性能，我们发布了多场景声纹数据集 CN-Celeb。实验表明，当前主流的声纹识别系统在复杂场景下的表现并不如意，也证明了多场景声...
对于说话人确认任务,依训练数据不同,又分为固定赛道 (Fixed Track) 和开放赛道 (Open Track),前者仅允许使用 CN-Celeb 作为训练集,目的是验证算法先进性;后者可利用任何数据进行训练,目的是验证当前技术能达到的性能下界。对于说话人检出任务,仅设立开放赛道 (Open Track),可利用任何数据进行训练。 ➧ CNSRC 202...
CNSRC 2022 (CN-Celeb Speaker Recognition Challenge 2022) 是由 Odyssey 2022 组委会发起,由清华大学、厦门大学、希尔贝壳公司联合承办的说话人识别竞赛。本次竞赛的核心目的是验证当前说话人识别 (或称声纹识别) 技术在实际复杂场景下的真实可用性。日前,竞赛组织者公布了开发数据集 (Development Set),并推出了两...
针对CN-Celeb数据集的基于ECAPA-TDNN的说话人识别的pytorch实现 pytorchspeaker-recognitionspeaker-verificationvoiceprint-recognitioncn-celebecapa-tdnn UpdatedApr 3, 2023 Python To associate your repository with thecn-celebtopic, visit your repo's landing page and select "manage topics."...
MS-Celeb-1M [8]是一个大规模的人脸识别数据集,由10万个身份组成,每个身份约有100张面部图像。由于原始身份标签是从网页自动获取的,因此非常嘈杂。我们基于ArcFace [3]的注释来清理标签,从而生成一个可靠的子集,其中包含来自86K类的580万张图像。清除后的数据集被随机分为10个部分,它们具有几乎相等的身份。每个...
CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) 是一个大规模的人脸属性数据集,由香港中文大学发布[5,6]。 CelebA该数据集拥有超过 200K 的名人图像,每个图像有 40 个属性注释。该数据集中的图像涵盖了大的姿势变化和背景杂波。 CelebA 多样性大、数量多、注释丰富,包括10177个身份,202599张人脸图像,以及5个地标(landmar...
CNN人脸识别获取数据集读取数据集数据预处理建立模型进行预训练对图片进行人脸进行检测并进行可视化总结 思路:一个CNN人脸识别项目首先必不可少的是数据集,获取的方式有网站数据库 PubFig:Public Figures Face Database、Large-scale CelebFaces Attribtes(CelebA) Dataset、BioID Face Database-Face tensorflow pytorch ...
原先已知的最古老的岩画就出自此地,它来自一个名为Leang Tedongnge的洞穴。那幅画描绘了苏拉威西野猪(Sus celebensis)的形象,这是一种岛上特有的小型短腿野猪。定年分析显示,这幅洞穴壁画至少可以追溯到约45500年前。 左图为印度尼西亚苏拉威西岛,右图为苏拉威西岛南部,蓝色阴影代表了马罗斯-庞戈普喀斯特区域。标有...