可结合代码进行更加具象的理解。 soft self attention代码地址 classClassic_Attention(nn.Module):"""获取时序注意力权重的类"""def__init__(self,input_dim,embed_dim,attn_dropout=0.0):super().__init__()self.embed_dim=embed_dimself.attn_dropout=attn_dropoutself.lin_proj=nn.Linear(input_dim,embed...
上图中左边是ECAPA-TDNN模型的基本框架,右边是对应的实现代码,此处只是定义,没有forward,下面对比分析一下。 模型输入80维的Fbank特征,长度为T。 第一层是经过一层Conv1D+ReLU+BN模块处理,因为是一维卷积,所以等同于一个TDNN模块,实现代码是右边第一块TDNNBlock。 第二部分会有N层的SE-Res2Net模块,层数是channel...
【ECAPA_TDNN 下 】代码和论文细节分析 https://blog.csdn.net/qq_32766309/article/details/124243147?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522169355260816800225596318%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=169355260816800225596318&biz_id=0&u...
ECAPA-TDNN是发表于2020年五月的优化技术，在Voxceleb上取得了当时最优的效果。SpeechBrain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。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 Pooli...
原始论文： ECAPA-TDNN 代码实现： SpeechBrain ECAPA-TDNN ECAPA-TDNN基于传统TDNN模型进行了三项重要改进：SE-Res2Net层的引入，对应代码中的第二部分TDNN层的优化，对应代码中的第三部分Attentive Statistical Pooling层的使用，对应代码中的第四部分首先，SE-Res2Net模块源自SENet，用于提升模型的特征表达...
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网络架构被分成了三个小节,下面将对ecapa-tdnn模型架构以及代码进行详细分析。 依赖通道和时序的统计池化。 通道注意力模块 多层特征的聚合 论文地址 代码地址1 建模通道和时序依赖关系的统计池化 其本质是将时序注意力机制延伸到通道注意力,形成通道-时序注意力方法。在此之前需要先了解一下文中提到的 soft...
ECAPA-TDNN代码阅读 https://blog.csdn.net/JYT666666/article/details/130209208?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522169355260816800225596318%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=169355260816800225596318&biz_id=0&utm_medium=distribute....