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...
2.1 扩展的TDNN x-vector 2.2 基于ResNet的r-vector 3 ECAPA-TDNN架构 3.1 依赖于通道和上下文的统计信息池化 3.2 一维Squeeze-Excitation(挤压激励网络)Res2Blocks 3.3 多层特征聚合和求和 4. 实验设置 4.1 训练说话人嵌入提取器 4.2 说话人确认 4.3 评估协议 5 结果 6. 总结 摘要 当前的说话人确认技术依赖于...
ECAPA-TDNN结合代码的理解 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...
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 ...
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...
ECAPA-TDNN架构通过在TDNN架构和统计池化层中加入额外的跳跃连接、多尺度Res2Net特征、Squeeze-Excitation块和依赖通道的注意力统计池化，强调了通道注意力、传播和聚合。它在VoxCeleb和VoxSRC 2019评估集中，与强大的基准系统相比，平均提高了19%的EER。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...
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...
声纹识别技术，凭借深度学习的推动，近年来在广泛应用中崭露头角。其中，ECAPA-TDNN作为主流的声纹识别模型，由Desplanques等人在2020年的VoxSRC2020比赛中夺冠并被PaddleSpeech开源系统采用，展现出了卓越的性能。其识别错误率低至0.95%。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...
ECAPA-TDNN的三个改进优化包括：SE残差模块、多层特征融合和注意力统计池化。SE残差模块基于Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）的原理，实现了对特征图的压缩和激励。SENet结构包括压缩部分和激励部分，分别通过全局平均池化和全连接层实现。SpeechBrain的实现代码中，SE-Res2Block残差模块和Res2结构共同...
本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型,同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法 voice-recognitionspeaker-recognitionpaddlepaddlearcfaceecapa-tdnn UpdatedNov 19, 2024 Python