【工程】深度说话人的应用及声纹识别系统的制作 (附完整代码与数据集)

说话人识别系统 (又称声纹识别系统)

论文:

本博客是基于百度的论文Deep Speaker: an End-to-End Neural Speaker Embedding System
的理论上进行实现的: https://arxiv.org/pdf/1705.02304.pdf

另外参考了一篇Github的代码。
感谢！

效果演示:

视频地址:

1. 数据集和整体流程架构

1. 数据集
   数据集使用的是英雄联盟语音包, 使用了142个英雄的33113条语音作为数据集. 音频全部都是wav格式的文件, 音频大小从零点几秒到十几秒不等. 我们使用代码对数据进行预处理后, 制作成npy格式的数据后拿到神经网络训练的.
   数据集地址:
   链接：https://pan.baidu.com/s/1SuXQpyhGzaEKhP7Ugwf9Rg
   提取码：gqay
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2. 整体架构
   
   miniBatch: 选择合适的batchsize.
   
   Front Processing: 预处理数据, 将音频文件转换成特征向量.
   
   Deep architecture: 论文混合使用了Residual CNN和GRU Network的卷积网络，这样可以提高最终的训练精度。CNN可有效减少光谱变化并模拟声学特征中的频谱相关性。GRU也被证明对语音处理中应用有效。
   
   Average sentence: 时间池化。本来数据是三维的，分别代表（时间帧数 * 每帧特征维度 * 通道数），通道数也就是经过不同方式提取的每帧特征Fbank。将时间平均，这样一段语音就对应一段特征了。而不是每一帧都对应一段特征。
   
   Affine: 仿射，将维度2048的特征变为512维。
   
   ln (length normalization layer): 标准化层，特征标准化之后，得到的向量来表示说话者语音。

2. 数据的预处理

1. 预加重：
   预加重，作用就是为了消除发生过程中，声带和嘴唇造成的效应，来补偿语音信号收到发音系统所压抑的高频部分。

2. 分帧：
   因为人的发生器官具有一定的惯性，所以在极短的时间（10ms至25毫秒）内，人的发声特征是非常相似的，所以我们将时间分割成25ms的间隔，以10ms为步长。将一段时长的语音分为许许多多帧。
   

3. 快速傅里叶变换：
   傅里叶变换可以将每一帧的波形特征转换成频谱，即频率和能量的关系。
   
   将频率和能量的关系图旋转90°，将频谱映射到灰度值上， 即0~255。然后再将每帧的灰度值按顺序拼起来，就可以得到一张频谱图。
   

4. 梅尔滤波：
   Mel滤波，通过Mel滤波器组进行滤波，以得到符合人耳听觉习惯的声谱，最后通常取对数将单位转换成db。
   关系式：
   $$mel(f)=2595\times ln(1+\frac{f}{700})$$
   

5. 梅尔倒谱系数：
   在梅尔频谱上进行倒谱分析（取对数，逆变换），获得MFCC或者Fbank，即这帧语音特征。
   
   一整段语音中获得了该段语音的一组特征向量。

3. 神经网络

残差神经网络 Residual CNN

残差块：

残差网络：

公式：
$$h=F(x,w_i)+x,$$

网络结构：

剪切整形线性（ReLU）函数：
$$\sigma (x)=min\{max\{x,0\},20\}$$

门控神经网络 Gate Recurrent Unit

网络结构：

4. 说话者嵌入：

时间池化：
$$h=\frac{1}{T}\sum _{t=0}^{T-1}x(t)$$

维度变化：

5. 三联体损失：

$$\cos (x_i,x_j)=x_i^T\cdot x_j$$
$$s_i^{ap}-\alpha >s_i^{an}$$

损失函数计算：
$$L=\sum _{i=0}^N[s_i^{an}-s_i^{ap}+\alpha {]}_{+}$$
$$[x{]}_{+}=\max (x,0)$$

6.0 训练和测试的结论：

1. 可以很好的适应不同语种的分类识别，论文还指出，如果在普通话训练好的模型基础上在对英语语言模型训练，可以提高最终精度。
2. 我们在训练的时候舍去了GRU的网络，仅仅使用CNN网络对数据进行预训练。即可达到极高的精度了。
   
   这说明了，即使我用不完整的网络，如果使用GRU网络等再度优化网络，可以在更大的数据集也获得
3. 我只花费了极短的时间（大概3~4个小时）就训练好了模型。并且可以达到非常高的精度。
4. 但是代码只能在比较纯净的音频上获得良好的表现，由于我的录音设备与播放设备音质比较差，造成了录音质量的损失。使得测试精度降低了许多，（考虑可以加入噪音处理模块）。

7. 其他

我的源码地址