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GE2E
1710.10467 generalized end-to-end loss for speaker verification
简要说明摘要原文2017年,作者提出了一个新的损失函数,称为广义损失端到端(
GE2E
)损失,与之前(2016年)基于元组的端到端(TE2E)丢失函数相比,这使说话人验证模型的训练更加有效。
Jack_Woo
·
2023-10-05 18:28
GE2E
Speaker Verification复现
今天正式开始研究基于深度学习的声纹识别。之前看过一点kaldi的关于声纹识别的代码,基本还是基于i-vector的,不得不说这是比较传统的,过时的方法。现在深度学习在声纹确认/识别上的优势比较明显。GE2ESpeakerVerification是Google的开源项目。它的loss函数与之前的模型有些不同,利用区分训练方法,而且一批数据包含多个比较数据,提高了训练效率。在此之前的Triplelos
hjx5200
·
2023-01-12 11:51
声纹识别
说话人识别
声纹编码
GE2E
pytorch
声音克隆项目实现
声音克隆原理介绍第一个模块:收到说话人音频,然后转成这样一个低维表征向量speakerembedding,(这个向量富含说话信息)实现方式:由于是无监督学习,使用聚类算法每个人说的所有话能够聚类到一起,使用损失函数
GE2E
qq_46017342
·
2022-09-15 16:50
python
深度学习
人工智能
论文翻译:Generalized end-to-end loss for speaker verification
论文地址:2018_说话人验证的广义端到端损失论文代码:https://google.github.io/speaker-id/publications/
GE2E
/地址:https://www.cnblogs.com
凌逆战
·
2020-02-23 10:00
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