两种基于DNN的说话人识别系统将作为衡量ECAPA-TDNN模型性能的有力baseline：一种是x-vector系统，另一种是基于ResNet的系统，这两种系统目前都在VoxSRC等说话人验证任务上达到了最先进水平。1、扩展的TDNN x-vector 如图1所示，x-vector包含多层帧级别的TDNN层，一个统计池化层和两层句子级别的全连接层，以及一层sof...
百度文库 其他 ecapatdnn 模型结构ECAPATDNN模型结构是一种结合了Encoder-Decoder架构和Attention Mechanism的深度学习网络,用于处理序列到序列的任务,如机器翻译。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
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...
使用AAMloss可以让模型学到的人声特征在不同的人之间的差异性变得更大,相同人之间的差异性变得更小一点。 经过损失函数形式、欧式空间变换、参数归一化和省略b之后,假设只有p1和p2两个类别,那么这两个类别的决策平面是p1=p2,也就是二者的输出概率相等时的值就是决策平面,如果想p1的概率大于p2的概率,那么就需要p1...
ECAPA-TDNN的创新主要体现在其扩展的TDNN架构，引入了SE模块和通道注意力机制。它以x-vector和基于ResNet的系统作为性能基准，优化了统计池化层，利用时间注意力和通道注意力，以及一维Squeeze-Excitation（SE）模块来增强模型的全局上下文感知和通道相关性。此外，多层特征聚合和求和策略进一步提升了声纹特征的...
本项目使用了EcapaTdnn模型实现的声纹识别,不排除以后会支持更多模型,同时本项目也支持了多种数据预处理方法,损失函数参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余...
声纹识别目前可能最好的model是ECAPA-TDNN 小弟仔仔细细看了ECAPA-TDNN有关的五篇文章和找到的三份代码代码,反复推敲总结画了一张大图,并且一层一层对着代码算了一遍,希望能帮助大家把这个结构很快的高清晰。 P1 model结构的示意图和解释 P2 code的对照分析 制作不易,给我点个赞就更好了! 展开更多...
一种基于ECAPA-TDNN的肺音识别方法.pdf,本发明属于肺音识别检测技术领域,尤其涉及一种基于ECAPA‑TDNN的肺音识别方法。本发明有效提高识别肺音的分析效率和准确性。其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A
首先，环境配置让我颇费周折。尝试使用docker以简化过程，但因dockerhub上paddlespeech的下载速度缓慢且服务器资源受限，重启和修改源也变得不易。我决定从官方镜像开始，尝试搭建环境。然而，paddlespeech推荐的paddlepaddle版本2.4.2-gpu-cuda10.2-cudnn7.6-trt7.0遇到了CUDA版本过低的错误，这耽误了我...