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句子级别的全连接层，以及一层sof...
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级别的全连接层,以及一层softmax...
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 ...
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...
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...
最近因为工作需要,开始研究paddlespeech,以前学生时代用keras、pytorch多,第一次接触paddle,浅浅记录一下坑还有感受。 第一个感觉,环境搭建特别麻烦,图方便使用docker,但是因为众所周知的原因,dockerhub上拉取paddlespeech的速度特别慢,而且本身服务器别人也在用,重启docker修改源也不太方便,所以打算拉取paddlepaddle的官方...
首先，环境配置让我颇费周折。尝试使用docker以简化过程，但因dockerhub上paddlespeech的下载速度缓慢且服务器资源受限，重启和修改源也变得不易。我决定从官方镜像开始，尝试搭建环境。然而，paddlespeech推荐的paddlepaddle版本2.4.2-gpu-cuda10.2-cudnn7.6-trt7.0遇到了CUDA版本过低的错误，这耽误了我...
一种基于ECAPA-TDNN模型的高性能声纹识别平台(小程序端)是由杭州师范大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0876562,属于分类,想要查询更多关于一种基于ECAPA-TDNN模型的高性能声纹识别平台(小程序端)著作的著作权信息就到天眼查官网!
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