当前的说话人确认技术依赖于神经网络来提取说话人表示。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...
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 ...
vim speechbrain/lobes/models/ECAPA_TDNN.py 一、模型结构 1、对于 Conv1D + Relu + BN 其实就是一个TDNN block,TDNN时延神经网络: classTDNNBlock(nn.Module):"""An implementation of TDNN.Arguements---in_channels : intNumber of input channels.out_channels : intThe number of output channels.kernel_...
原始论文链接：ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification 当前说话人确认技术依赖神经网络提取说话人表示，x-vector体系结构是关键。TDNN应用统计池化将话语投影为固定长度的说话人特征嵌入。本文对x-vector体系结构进行增强，包括：1. 初始帧层...
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...
此外,Desplanques等人[8]还在基于TDNN的x-vector架构上,提出了ECAPA-TDNN模型,采用引入SE-Net[9]模块、通道注意机制和多层特征融合等增强方法,进一步扩展时间上下文,该模型已成为说话人确认领域最优秀的框架之一。 尽管当前大部分说话人确认网络都采用了更深、更复杂的网络结构来提升特征提取能力,但这也导致模型的...
第二步,通过预加重,短时傅里叶变换,梅尔滤波等步骤,对室内场景环境音数据进行梅尔谱图特征提取;将获取的环境音梅尔谱图特征特征数据分为训练集和测试集.第三步,构建ECAPATDNN网络模型,通过训练集优化ECAPATDNN网络神经元参数;再将训练好的神经网络用于环境音测试集分类.对比于使用传统的训练分类框架环境音分类方法,...
1、本发明的旨在在于提供一种基于轻量化ecapa-tdnn神经网络的室内环境音自动分类方法,以解决上述背景技术提出的任一项问题。 2、为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于轻量化ecapa-tdnn神经网络的室内环境音自动分类方法,包括如下步骤: 3、s1、音频预处理:将多通道环境音信号转化为固定通道数量并进行采样和...
1.一个改进的基于DSP的说话人确认系统2.基于群模型改进的说话人确认系统3.基于说话人聚类和支持向量机的说话人确认研究4.改进的跨语种说话人确认方法的研究5.基于小波包倒谱系数和ECAPA-TDNN的调度说话人确认研究 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
针对在说话人确认算法中难以提取全面的语音特征信息问题,文章提出基于ECAPA-TDNN网络改进的方法.首先,通过提高模型的嵌入向量维度,增强模型对训练数据的拟合能力和分类效果.同时,引入一种高效的多尺度特征提取方法,将不同感受野组合起来,得到不同尺度组合的特征表达.此外,使用动态空洞卷积率数组替换固定的卷积率,利用不同...