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（VoxSRC2020）中取得了第一名的成绩。百度旗下PaddleSpeech发布的开源声纹识别系统中就利用了ECAPA-TDNN提取声纹特征，识别等错误率（EER）低至0.95%。背景知识——DNN说话人识...
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 ...
成功的x-vector体系结构是一种Time Delay Neural Network(TDNN)【实现上可以用1X1的卷积核】,它应用统计池化将可变长度的话语投影到固定长度的说话人特征嵌入中。在本文中,论文基于人脸验证和计算机视觉相关领域的最新趋势,提出了对该体系结构的多项增强。首先,可以将初始帧层重构为具有有效跳接的一维Res2Net模块。与...
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TDNNx-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softmax...
扩展的 TDNN x-vector 体系结构,它改进了原始 x-vector系统。初始帧层由一维空洞卷积层和全连接层交叉而成。每个过滤器都可以访问前一层或输入层的所有特征。空洞卷积层的任务是逐渐建立时间上下文。在所有框架层中引入残差连接。框架层之后是一个仔细的统计数据池化层,用于计算最终帧级特征的平均值和标准差。在统计...
成功的x-vector体系结构是一种Time Delay Neural Network（TDNN），它应用统计池化将可变长度的话语投影到固定长度的说话人特征嵌入中。本文提出对x-vector体系结构的多项增强。首先，将初始帧层重构为具有有效跳接的一维Res2Net模块，引入挤压和激励块以明确建模信道的相互依赖性。SE块通过根据记录的全局...
ECAPA-TDNN 模型结构如上, 主要模块有: 1. SE-Res2Block: Res2Net Block + SE block; 2. Multi-layer feature aggregation and summation; 3. Attentive statistic pooling; 其中: 1.SE-Res2Block:主要借鉴了 CV 领域比较新且被证明 successful 的结构, 最主要的目的就是"在一层 NN Layer 中尽可能的学习...
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...
ECAPA-TDNN基于传统TDNN模型进行了改进，主要优化了三个部分：SE-Res2Net层、TDNN层和Attentive Statistical Pooling层。SpeechBrain的实现简洁清晰，阅读理解方便。ECAPA-TDNN的代码实现如下所示，模型的基本结构和对应的实现代码清晰地展示了其核心组件。模型框架和实现代码展示了ECAPA-TDNN的基本结构，代码简洁...
此外，还有Res2结构，具体模块见相关文章： SENet详解 其次，多层特征融合机制在代码中通过简单的cat操作实现，保持原始信息的传递，尽管可能会增加计算复杂度：最后，注意力统计池化（Attentive Statistical Pooling）使用带权重的均值和方差，SpeechBrain中关键代码如是：以上改进优化在SpeechBrain的ECAPA-TDNN实现...