背景知识——DNN说话人识别系统 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...
背景知识——DNN说话人识别系统 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...
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 ...
将模型放到 models 文件夹 替换配置文件configs/ecapa_tdnn.yml为你下载的模型配置文件 修改inter_ 开头的文件运行就可以得到结果了。 示例代码 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334 import argparseimport functoolsimport mtutils as mtfrom mvector.predict import MVectorPredictorfrom mvector.utils.utils...
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。说话人确认可以通过比...
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...
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...
31 - use_model: ecapa_tdnn [2023-02-25 18:24:29.752613 INFO ] utils:print_arguments:32 - --- [2023-02-25 18:24:29.884608 INFO ] trainer:evaluate:336 - 成功加载模型:models/ecapa_tdnn_MelSpectrogram/best_model/model.pdparams 0%| | 0/3 [00:00<?, ?it/s]Exception ignored in: ...
项目地址:https://github.com/2DIPW/audio_dataset_vpr 基于 https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch 修改 一个基于声纹识别模型对音频数据集按说话人自动分类的数据集筛选辅助工具,仅需为每个说话人准备数条代表性的语音片段,可用于辅助 VITS/SoVITS/Diff-SVC/RVC/DDSP-SVC 等语音模型数据...