对应到上面的实现中,分别是1对应了第二部分的SE-Res2Net层,2对应看第三部分的TDNN层,3对应了第四部分的Attentive Statistical Pooling层。 1) SE残差模块 SENet的全称是Squeeze-and-Excitation Networks,中文可以翻译为压缩和激励网络。,是ImageNet 2017的冠军模型,和ResNet的出现类似,都在很大程度上减小了之前模型...
软件名称基于ECAPA-TDNN的说话人识别软件 软件简称SPEAKER VERIFICATION版本号V1.0 登记号2023SR0792212分类号- 著作权人浙江工业大学首次发表日期- 登记日期2023-07-04 该公司其他软件著作权 序号登记日期软件全称软件简称登记号版本号 12024-12-27图像智能攻防检测演练后台系统-2024SR2217258V1.0 ...
一种基于特征分层和改进ECAPA-TDNN的声学场景分类的方法.pdf,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
一种基于降噪ECAPA-TDNN的声纹识别系统(web端)是由杭州师范大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0876558,属于分类,想要查询更多关于一种基于降噪ECAPA-TDNN的声纹识别系统(web端)著作的著作权信息就到天眼查官网!
1.本发明属于声学场景分类的技术领域,尤其涉及一种基于特征分层和改进ecapa-tdnn的声学场景分类的方法。 背景技术: 2.声音是人们了解客观世界、获取有用信息的重要载体,也是人类听觉感知系统的重要组成部分。人类在复杂环境中感知声音事件时,具有选择性屏蔽周围背景音和捕获多个声源信息的能力。这种能力是必不可缺的也是...
一种基于ECAPA-TDNN模型的高性能声纹识别平台(小程序端)是由杭州师范大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0876562,属于分类,想要查询更多关于一种基于ECAPA-TDNN模型的高性能声纹识别平台(小程序端)著作的著作权信息就到天眼查官网!