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。说话人确认可以通过比较与注册和测试录音相对应的两个嵌入来完成,以接受或拒绝两个录音都包含...
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%。 Baseline 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。 x-vecto...
基于现在比较流行的ECAPA-TDNN神经网络进行改进,提取语音的声学特征并据此进行语种判别,实现了一个更加方便 高效的语种识别系统。 主要工作: 1、理解任务,阅读相关论文以了解语音相关的研究成果和技术,明确研究方法 2、准备合适的数据集,对数据集进行预处理,提取声学特征 ...
论文采用了多种方法，包括在TDNN架构中引入额外的跳跃连接、多尺度Res2Net特征、Squeeze-Excitation块和依赖通道的注意力统计池化，以强调通道注意力、传播和聚合。通过这些方法，ECAPA-TDNN架构在语音识别任务中表现出更好的性能。实验是通过在VoxCeleb数据集上测试提出的ECAPA-TDNN架构的各个组件对性能的影响...
ECAPA-TDNN是发表于2020年五月的文章,在Voxceleb上取得了当时最优的效果,SpeechBrain也以此为基础,实现了说话人验证的代码,本文对比解析SpeechBrain的主要实现,待框架清晰后再逐模块分析改进。 原始论文:ECAPA-TDNN 代码实现:SpeechBrain ECAPA-TDNN ECAPA-TDNN
基于ECAPA-TDNN网络改进的说话人确认方法 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... 张家良,张强 - 《电脑知识与技术》 被引量: 0发表: 2024年 基于改进ECAPA-TDNN的法庭自动说话人识别 为...
本项目是基于Pytorch的声音分类项目,旨在实现对各种环境声音、动物叫声和语种的识别。项目提供了多种声音分类模型,如EcapaTdnn、PANNS、ResNetSE、CAMPPlus和ERes2Net,以支持不同的应用场景。此外,项目还提供了常用的Urbansound8K数据集测试报告和一些方言数据集的下载和使用例子。用户可以根据自己的需求选择适合的模型和...
本项目是基于PaddlePaddle的声音分类项目,旨在实现对各种环境声音、动物叫声和语种的识别。项目提供了多种声音分类模型,如EcapaTdnn、PANNS、ResNetSE、CAMPPlus和ERes2Net,以支持不同的应用场景。此外,项目还提供了常用的Urbansound8K数据集测试报告和一些方言数据集的下载和使用例子。用户可以根据自己的需求选择适合的模...
本项目是基于Pytorch的声音分类项目,旨在实现对各种环境声音、动物叫声和语种的识别。项目提供了多种声音分类模型,如EcapaTdnn、PANNS、ResNetSE、CAMPPlus和ERes2Net,以支持不同的应用场景。此外,项目还提供了常用的Urbansound8K数据集测试报告和一些方言数据集的下载和使用例子。用户可以根据自己的需求选择适合的模型和...