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基于PaddlePaddle实现的声纹识别系统

声纹识别模型系统音频语音

本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法，使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对应项目中的AAMLoss，对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接，除此之外，还支持AMLoss、ARMLoss、CELoss等多种损失函数。

2023-08-21

3410

基于Pytorch实现的声纹识别系统

声纹识别 pytorch 数据系统语音

本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法，使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对应项目中的AAMLoss，对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接，除此之外，还支持AMLoss、ARMLoss、CELoss等多种损失函数。

2023-08-21

5210

基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别模型

神经网络深度学习人工智能 python 声纹识别

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，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。

2022-05-10

2.4K0

基于Kersa实现的声纹识别

人工智能声纹识别 keras tensorflow

本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。

2020-07-15

3.6K3

使用Tensorflow实现声纹识别

tensorflow python https 网络安全声纹识别

本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。

2020-06-02

5.2K0

使用PaddlePaddle实现声纹识别

声纹识别语音识别神经网络深度学习人工智能

本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于PaddlePaddle实现声音分类》

2020-06-02

4.2K0

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