图1:ECAPA-TDNN体系结构的SE-Res2Block。标准Conv1D层的内核大小为1。尺度维s=8的中央Res2Net Conv1D通过核大小k和空洞间隔d扩展了时序上下文。 一维SE块可以以各种方式集成到x-vector体系结构中,在每次展开卷积之后使用它们是最简单的方法。然而,论文希望将它们与残差连接的好处结合起来。同时,不希望与基线系统相...
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 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。在此之前需要先了解一下文中提到的 soft ...
pytorchaudioclassificationurbansound8kres2netecapa-tdnnpannsresnet-se UpdatedNov 19, 2024 Python 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 ...
模型论文: EcapaTdnn:ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification PANNS:PANNs: Large-Scale Pretrained Audio Neural Networks for Audio Pattern Recognition TDNN:Prediction of speech intelligibility with DNN-based performance measures ...