目前声纹识别系统基本都是基于深度学习的方法，比如d-vector, x-vector, ResNet等，本文主要介绍主流的声纹识别模型Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation intime delay neural network Based Speaker Verification（ECAPA-TDNN）。前言 ECAPA-TDNN由比利时哥特大学Desplanques等人于2020年提出，通过引入...
1 介绍 近年来,x-vectors及其后续改进的模型在说话人确认任务上提供最先进的结果。改进原有的Time Delay Neural Network(TDNN)结构是一个活跃的研究领域。通常,神经网络是在说话人识别任务上进行训练的。在收敛后,可以从输出层之前的瓶颈层【1x1的卷积层】提取低维说话人嵌入,以表征输入记录中的说话人。说话人确认...
基于深度学习的声纹识别介绍:以ECAPA-TDNN 为例 【摘要】
Github link: https://github.com/TaoRuijie/ECAPATDNN这一期是一个大致的讲解。后期会出详细的视频一步步讲解声纹识别和对应代码0:00 最近在干啥,做这个code的时候的想法3:00 从readme介绍这个代码有啥功能8:30 简单说下每个文件是干啥的做这个东西不容易,兄弟萌给小弟
31 - use_model: ecapa_tdnn [2023-02-25 18:24:29.752613 INFO ] utils:print_arguments:32 - --- [2023-02-25 18:24:29.884608 INFO ] trainer:evaluate:336 - 成功加载模型:models/ecapa_tdnn_MelSpectrogram/best_model/model.pdparams 0%| | 0/3 [00:00<?, ?it/s]Exception ignored in: ...
本发明公开了一种基于特征分层和改进ECAPA‑TDNN的声学场景分类的方法,包括在特征提取阶段,通过预加重、分帧、加窗、滤波操作得到梅尔频谱图;利用梅尔频谱结合谐波增强部分、打击源增强部分和残差部分的相对分量得到梅尔频谱谐波分量、打击源分量和残差分量;得到三层分量后,再将分量作为特征输入进结合群卷积的ECAPA‑...
1.一种基于ECAPA-TDNN的肺音识别方法,其特征在于:包括:将不同肺部病症的肺音输入ECAPA-TDNN网络中,从而提取不同肺部病症的肺音的深度嵌入特征,然后通过AAM-SoftMax分类器实现对不同肺部病症的肺音进行分类。 2.根据权利要求1所述的一种基于ECAPA-TDNN的肺音识别方法,其特征在于:ECAPA-TDNN网络包括:一维挤压激励残...
目前声纹识别系统基本都是基于深度学习的方法,比如d-vector,x-vector, ResNet等,本文主要介绍主流的声纹识别模型Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in time delay neural network Based Speaker Verification(ECAPA-TDNN)。 前言 ECAPA-TDNN由比利时哥特大学Desplanques等人于2020年提出,通过引入...
声纹识别是指利用声音特征对说话人的身份进行识别的生物识别技术,已有几十年的发展历史,但直到深度学习兴起之后才开始广泛应用。 本文记录当前主流声纹模型 ECAPA-TDNN。 简介 ECAPA-TDNN由比利时哥特大学Desplanques等人于2020年提出,通过引入SE (squeeze-excitation)模块以及通道注意机制,该方案在国际声纹识别比赛(VoxS...