实验: X-VECTORS取得较好结果的一个原因在于其数据增强策略,能够提升模型的鲁棒性 X-VECTORS在SRE和SITW上的表现均优于传统框架i-vector,无论是错误拒绝率还是错误接受率方面,均具有明显的优势 结论: 本文提出了一种称为X-VECTORS的算法,该算法得益于多层TDNN结构和stats pooling层,能够将帧级别的输入特征转化为句
训练x_vector时kaldi的模型选择机制 ---恢复内容开始--- recipe: egs/sre16/v2 问题: 在训练过程中train_raw_dnn.py 并不会全部输出各iteration的raw model.在本次试验的3 epoches 和128 iterations的过程中,仅选择性的输出了部分raw model. 其选择的机制是什么?有没有可能漏掉性能较好的raw model ? ---...
但说话人标签不能被直接用于指导鉴伪模型的训练,因为在真实应用场景中很难直接获得真假音频的说话人标签。由此,我们使用预先训练好的 TDNN[1]提取 x-vector,作为辅助鉴伪系统的说话人信息,提出了利用说话人信息增强鉴伪模型真假辨别能力的三套方案。上述方案部署到LightCNN[2]、SeNet34/50[3] 上以验证有效性。
对于X-vector模型收集大量的有标签的训练数据很困难 这篇论文说了什么? 科研工作者TWUC7826·0 回答·2023/03/03 Q2 这是否是一个新的问题? Q4 有哪些相关研究?如何归类?谁是这一课题在领域内值得关注的研究员? Q5 论文中提到的解决方案之关键是什么?
总体而言，这个社区也逐渐认同x-vector。至于为何x-vector会比i-vector要好很多，我觉得有几方面：1.x...
当前SOTA! 平台收录DCN共15个模型实现资源。 3、 xDeepFM xDeepFM是一种新的压缩交互网络(Compressed Interaction Network,CIN),目标是以显式方式在矢量级上生成特征交互。一方面,xDeepFM 能够显式地学习某些边界度特征交互。另一方面,它可以隐式学习任意的低阶和高阶特征交互。 CIN网络设计的优点:1)以vector-wise...
)所示的 X-Shuffle。基于此模块,按照HRNet网络结构搭建网络,在保持高分辨率的条件下同时实现了轻量化,即 X-HRNet 网络。其中X代表被估计的十字注意力向量(cross-shape attention vector)。X-HRNet分为三个阶段,每个阶段分别有2、3、4个分支。每个分辨率分支的通道维度分别为 ...
@ohos.util.Vector (线性容器Vector) @ohos.worker (启动一个Worker) @ohos.xml (xml解析与生成) 测试 @ohos.application.testRunner (TestRunner) @ohos.UiTest 已停止维护的接口 @ohos.backgroundTaskManager (后台任务管理) @ohos.bluetooth (蓝牙) @ohos.bundle (Bundle模...
本教程演示如何使用向量检索服务(DashVector),结合LLM大模型等能力,来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力,以及文本向量生成等能力,这里基于灵积模型服务上的通义千问 API以及Embedding API来接入。 背景及实现思路 大语言模型(LLM)作为自然语言处理领域的核心技术,具有丰富的自然语言处理能力。但其训...
本教程演示如何使用向量检索服务(DashVector),结合LLM大模型等能力,来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力,以及文本向量生成等能力...