这些说话人特征或平均值,d-vector,用作说话人特征模型。在评估阶段,为每个话语提取d-vector与录入的说话人模型相比较,进行验证。实验结果表明基于DNN的说话人验证与常用的i-vector相比,系统在一个小的声音文本相关的说话人验证任务实现了良好的性能表现。此外,基于DNN的系统对添加的噪声更加稳健,并且在低错误拒绝操作...
声纹识别算法阅读之d-vector 论文: End-to-End Text-Dependent Speaker Verification 思想: google提出的文本相关的说话人确认,通过DNN或LSTM的网络结构提取说话人特征表达;然后注册阶段输入说话人的多个文本相关句子(考虑环境噪声等干扰)得到的特征表达取平均值作为该说话人的embedding;然后验证时输入test句子得到特征表达...
:在无噪声和有噪声的场景中,1)d-vector与i-vector性能相当,2)d-vector与i-vector的融合系统优于i-vector,3)d-vector对噪声更加鲁棒,4...的说话人数)训练策略:DistBelief 框架,学习率 1e-3 以 5M 步进行 0.1 指数衰减d-vector:DNN最后的隐藏层的输出,进行 L2 归一化,在对该语音段( OsjO_ d-vector声...
D-vector This is a PyTorch implementation of speaker embedding trained with GE2E loss. The original paper about GE2E loss could be found here: Generalized End-to-End Loss for Speaker Verification Usage import torch import torchaudio wav2mel = torch.jit.load("wav2mel.pt") dvector = torch....
本文主要介绍来自华为云AI论文精读会中的一篇论文,题目是基于d-vector的说话人变化点检测模型,分享团队的成员分别是来自哈尔滨工业大学的蒋士强同学和来自北京理工大学的李朝阳同学。接下来,我们开始详细介绍基于d-vector的说话人变化点检测模型的算法原理和实现过程。
但文本无关会更难，文本相关用较为简单的算法就可以做得很棒，例如高斯超矢量、ivector、dvector，就...
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这是经过GE2E损失训练的扬声器嵌入的PyTorch实现。 有关GE2E丢失的原始文章可以在这里找到: 用法 import torch import torchaudio wav2mel = torch . jit . load ( "wav2mel.pt" ) dvector = torch . jit . load ( "dvector.pt" ). eval () ...