Speaker 第3页

speaker论文摘录

DeepSpeaker:anEnd-to-EndNeuralSpeakerEmbeddingSystem-5May20171、WeexperimentwithResCNNandGRUarchitecturestoextracttheacousticfeatures,thenmeanpooltoproduceutterance-levelspeakerembeddings,andtrainusing

2018燮2021·2023-03-12 18:42

c++bind函数使用

程序是这么写的，speaker_play_routine_=newboost::thread(boost::bind(&Speaker::playRoutine,this));这是我们一个语音播放的一行代码

良知犹存·2023-02-06 04:08

论文笔记-SPEAKER RECOGNITION FROM RAW WAVEFORM WITH SINCNET

DNNshavealsobeenproposedfordirectdiscrimnativespeakerclassification,aswitnessedbytherecentliteratureonthistopic[13–16].Mostofpastattempts,however,employedhand-craftedfeaturessuchasFBANKandMFCCcoeffici

2018燮2021·2023-02-05 14:52

论文阅读|ERNIE-SAT: SPEECH AND TEXT JOINT PRETRAININGFOR CROSS-LINGUAL MULTI-SPEAKER TEXT-TO-SPEECH

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.03545v1.pdf代码链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/examples/aishell3_vctk/ernie_sat一、摘要&引言1.语音表示学习方法（SpeechRepresentationLearning）既改善了对于单一语种语音的可理

我是诺特泰尔德·2023-02-05 09:02

Android 蓝牙 A2dp 播放音乐流程再探究 --- setDeviceConnectionStateInt（二）

a2dp是蓝牙用来播放音乐的协议，正常情况下，播放音乐只从蓝牙耳机端输出，但是如果是来个通知类的声音，那策略的选择会同时从蓝牙耳机和speaker同时输出，由于speaker

手机-手表蓝牙开发工程师·2023-02-02 18:07

arduino驱动LD3320语音识别模块

LD3320：LD3320是一颗基于非特定人语音识别（SI-ASR：Speaker-IndependentAutomaticSpeechRecognition）技术的语音识别/声控芯片。

待在图书馆的毛毛虫·2023-02-01 15:39

【论文学习】《One-shot Voice Conversion by Separating Speaker and Content Representations with IN》

《One-shotVoiceConversionbySeparatingSpeakerandContentRepresentationswithInstanceNormalization》论文学习文章目录《One-shotVoiceConversionbySeparatingSpeakerandContentRepresentationswithInstanceNormalization》论文学习

FallenDarkStar·2023-02-01 12:12

M5Stack学习笔记（4）—— StickC上手

只有一个红色LED，没有了speaker，但是多了红外发射。如果你同时购买了表带，你可以把StickC佩戴在手腕上。

MICROAU·2023-02-01 00:39

【李宏毅2021机器学习深度学习——作业4 Self-Attention】Speaker classification 记录（双过strong baseline）（待改进）

文章目录实验记录（双过strongbaseline）代码理解样例代码ConformerBlock参数设置（照抄）实验bug修改安装comformer库遇到Nomodulenamed问题（jupyterlab使用的环境是python3.7，下载的是envs/python38）改进空间（待改进）参考资料实验记录（双过strongbaseline）增大d_model=512+conformer只修改ba

I"ll carry you·2023-01-31 18:54

Timer Again

对于超时的speaker只是在点评时说了一下，并没有终止演讲。最后，我的evaluator点评，提到把控时间是timer的责任，不能因为礼貌而放弃规则。

波妞在地球·2023-01-30 07:46

2018-12-09 01 像母语者一样说美语 How to Improve Spoken American English - Sound like a Native Speaker

001要点总结：1.本富兰克林方法：要你写下一切听到的东西2.辅音T在两个元音之间，发音像D3.三个词是作为一个整体读：“alotof，alotof”，重音在中间的单词上4.peopleaskme,ask这个单词以辅音结束，以元音开头，中间没有停顿，“alotofpeopleask”，这个L是和后面的元音紧密相连的,要连读发音像lask5.发音困难的单词要标记6.标记/æ/，标记单词中音节的重音，

竹杖实验室·2023-01-29 20:57

20190629会议复盘-Ahcounter/speaker-Eric

首先祝贺和感谢新officer团队，上任后的第一场会议旗开得胜，人气满满，给我们带来了一场高质量的会议体验。想用黄金三问模板，来复盘总结自己此次会议表现和得失。图片发自App一、关于Ahcounter1.做的好的地方。①又是会议开始两三分钟，临时受领任务。上场的时候不紧张，这点比较满意。②开场时候故意模拟充满“嗯”“啊”的发言，引导大家注意赘词对演讲不经意但却致命的负面影响。③最后针对大家普遍的一

Eric_Luo821·2023-01-29 01:13

2.FINE-TUNING WAV2VEC2 FOR SPEAKER RECOGNITION

摘要：本文探讨了将wav2vec2框架应用于说话人识别而不是语音识别。我们研究了预先训练的权重对说话人识别任务的有效性，以及如何将wav2vec2输出序列汇集到固定长度的说话人嵌入中。为了使框架适应说话人识别，我们提出了具有交叉熵或加性角度softmax损失的单话语分类变体，以及具有BCE损失的话语对分类变体。我们表现最好的变体在扩展的voxceleb1测试集上实现了1.88%的EER，而ECAP

一根藤～·2023-01-26 17:52

李宏毅-人类语言处理(三)：语音识别-LAS

这一模块的目标：1.把不同的speaker的说相同的词语句子的差异和语音数

炼丹师祖·2023-01-18 18:10

音频(七)——数字麦克风和模拟麦克风(DMIC/AMIC)

数字麦克风与模拟麦克风(DMIC/AMIC)麦克风(mic)：是将声音信号转换为电信号的能量转换器件，也就是用来采集你说话的声音扬声器(speaker)：是一种把电信号转变为声信号的换能器件，就是把对方说话产生的电信号转换成声音播放出来

tyustli·2023-01-14 18:22

ICASSP 2019----A Robust Text-independent Speaker Verification Method Based on Speech Separation and

https://ieeexplore.ieee.org/document/8683762FeiZhao;InnerMongoliaUniversityHaoLi;InnerMongoliaUniversityXueliangZhang;InnerMongoliaUniversityARobustText-independentSpeakerVerificationMethodBasedonSpee

Grace_yanyanyan·2023-01-12 13:21

Self-Attentive Speaker Embeddings for Text-Independent Speaker Verification

Interspeech2018--Self-AttentiveSpeakerEmbeddingsforText-IndependentSpeakerVerificationhttp://www.danielpovey.com/files/2018_interspeech_xvector_attention.pdfYingkeZhu1,TomKo2,DavidSnyder3,BrianMak1,Da

Grace_yanyanyan·2023-01-12 13:20

基于群适应融合网络提高说话人验证的公平性

这种学习过程会使得学习优良的声音特征向主要speaker群体发生偏差，这会导致不同群体之间不公平的性能差异；这种情况在具有相似声音特征的代表性不足的人口群体中尤其明显；本文通过在特制数据集

深海的银·2023-01-12 13:20

基于 Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis 的语音克隆复现论文阅读

最近发现了一篇关于语音克隆的论文TransferLearningfromSpeakerVerificationtoMultispeakerText-To-SpeechSynthesis，但原论文是没有开源的。不过在GitHub上发现了别的大佬复现此论文的开源项目，特此来翻译一下复现论文。原论文链接：https://arxiv.org/pdf/1806.04558.pdf复现论文链接：https:/

小朋友爱吃甜甜圈·2023-01-12 13:49

AISHELL-3: A MULTI-SPEAKER MANDARIN TTS CORPUS AND THE BASELINES 论文理解

0.说明很好的中文多说话人TTS语料,谢谢各位老师们~0.摘要在本文中，我们提出了AISHELL-3，一个大规模和高保真的多说话人普通话语音语料库，可用于训练多说话人文本到语音(TTS)系统。该语料库包含了大约85小时的由218名母语为汉语的人所说的不带感情色彩的录音。他们的辅助属性如性别、年龄组和母语口音在语料库中被明确标记和提供。相应地，汉字级和拼音级的抄本与录音一起提供。我们提出了一个基线系

ruclion·2023-01-12 13:15

Python 实现语音文本互转

文本转语音使用pyttsx：pipinstallpyttsximportpyttsx3aspx3speaker=px3.init()speaker.say('你好呀')speaker.runAndWait

秦词·2023-01-12 13:42

语音识别框架speechbrain---speaker-recognition说话人识别/声纹识别：模型评价(2)

EER与minDCF计算—基于自己数据的模型（cosine）（1）构建验证verification文件defcreate_veri_file(data_folder,save_file):"""生成验证txt文件"""dev_save_path=[]withopen(save_file,"w")asf

.DDDD·2023-01-12 11:52

说话人验证论文翻译：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：GeneralizedEnd-to-EndLossforSpeakerVerification地址：说话人验证论文翻译：Generalizedend-to-endlossforspeakerverification-凌逆战-博客园作者：凌逆战摘要在本论文中，我们提出了一种新的损失函数，称为广义端到端(generalizedend-to-end

凌逆战·2023-01-12 11:51

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

声纹识别之说话人验证speaker verification

目录一、speakerverification简介二、主流方案和模型1、Ecapa_TDNN模型2、WavLm三、代码实践1、Ecapa_TDNN方案a、模型结构b、lossc、数据处理d、模型训练和评估e、说话人验证推理2、WavLm预训练方案a、模型结构和lossb、数据处理c、模型训练d、推理和评估四、demo演示五、总结写在最前面，最近几个月并没有在写博客上投入时间，主要是其他事情比较多也

colourmind·2023-01-12 11:16

标签传播算法应用于非重叠社区（SLPA算法）

SLPA算法通过Speaker-listener互动的动态过程揭示社交网络中的重叠社区。我们提出了一个有效的算法使用底层网络结构来识别单个重叠节点和整个重叠社区。

qq_40805214·2023-01-11 20:10

社区发现算法1——LPA 算法群

LPA：标签传播算法labelpropagationalgorithm秒懂简要介绍图解过程时间复杂度算法优劣拓展HANP算法（HopAttenuation&NodePreference）SLPA算法（speaker-listenerlabelpropagation

小坤兽·2023-01-11 20:38

STM32F103C8T6＋LD3320语音识别模块智能灯控

1、LD3320介绍LD3320是一颗基于非特定人语音识别（SI-ASR：Speaker-IndependentAutomaticSpeechRecognition）技术的语音识别/声控芯片。

_ldc·2023-01-06 13:21

[NLU] DialogueGCN: A Graph Convolutional Neural Network for Emotion Recognition in Conversation

主要模型：inter-depencencyintra-dependency所谓的inter-dependency其实就是说某一个speak对其他speaker情感的影

lwgkzl·2023-01-03 09:20

《论文阅读》EmoBERTa: Speaker-Aware Emotion Recognition in Conversation with RoBERTa

《论文阅读》EmoBERTa:Speaker-AwareEmotionRecognitioninConversationwithRoBERTa简介思路出发点任务定义模型结构构造输入模型架构训练过程实验结果结论出版

365JHWZGo·2023-01-03 09:45

15.CS-REP: MAKING SPEAKER VERIFICATION NETWORKS EMBRACINGRE-PARAMETERIZATION(2022.4)

题目：CS-REP:使说话人确认网络包含重新参数化论文地址：https://arxiv.org/abs/2110.13465pytorch代码：https://github.com/zrtlemontree/CS-Rep摘要：自动说话人确认(ASV)系统用于确定两个语音是否来自同一说话人，主要关注确认的准确性，而忽略了推理的速度。然而，在实际应用中，推理速度和验证精度都至关重要。为了提高模型的推理

一根藤～·2023-01-02 14:07

《Deep Speaker Feature Learning for Text-independent Speaker Verification》阅读笔记

对文章《DeepSpeakerFeatureLearningforText-independentSpeakerVerification》作一下阅读翻译，文章比较久远，主要也是为了学习一下作者的行文逻辑。摘要深度神经网络（DNN）最近经常被用来学习说话人特征。但是学习到的特征质量还不够好，因此在应用于说话人验证时，必须使用复杂的后端模型（神经模型或概率模型）来解决剩余的不确定性，就像原始特征一样。

44070509·2023-01-02 08:57

x-vector：Deep Neural Network Embeddings for Text-Independent Speaker Verification

会议：2017interspeech机构：TheJohnsHopkinsUniversity作者：DavidSnyderabstract 用dnn提取的embedding取代i-vector表示说话人特征，对输入的speech做时间池化，用不同长度的语音训练网络，以区别说话人，句子对应定长的embeddding,成对的embedding用于PLDA打分。在NISTSRE2010和2016的数据集上

林林宋·2023-01-02 07:44

X-VECTORS: ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR SPEAKER RECOGNITION总结

目录1.摘要2.前言3.说话人识别系统SPEAKERRECOGNITIONSYSTEMS3.1Acoustici-vector3.2Phoneticbottlenecki-vector3.3x-vector4.数据增广Dataaugmentation关键字：说话人识别，深度神经网络，数据增强，X-vectors1.摘要使用数据增强来提高深度神经网络(DNN)嵌入的说话人识别的性能。DNN被训练用来

午夜零时·2022-12-25 18:54

《ZERO-SHOT MULTI-SPEAKER TEXT-TO-SPEECH WITH STATE-OF-THE-ART NEURALSPEAKER EMBEDDINGS》

文章调研了多说话人TTS的建模方法，并且探究了不同类型的speakerembedding对合成系统的影响。作者通过实验认为，相比之下，LDE相对x-vector在zero-shot(unseenpseaker)TTS中的作用更优寻找了一种利用speakerembedding相对较优方案LDE不仅有利于相似度，而且有利于自然度。unseenunseen(dev)基于table最佳结果对应的模型，测试

GFward·2022-12-23 13:23

使用 PaddleSpeech 训练一个自己的 TTS 模型

paddlespeech的拙劣尝试2我们需要走通other/mfa和aishell3/tts3两个流程另外windows电脑也能搞这个用gitshell就好了有的地方要小改一下收集数据我的数据收集自网上，一种speaker

小湉湉·2022-12-20 12:51

说话人确认Speaker Verification中的评估指标：EER、minDCF、DET曲线、ROC曲线

说话人确认SpeakerVerification中的评估指标：EER、minDCF、DET曲线、ROC曲线前言等错误概率EER（EqualErrorRate）最小检测代价函数minDCF（MinimumDetectionCostFunction）DET曲线（DetectionErrorTrade-off）ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristic）前言说话人确认（S

ly41811·2022-12-16 21:28

论文阅读：Face-Mic: Inferring Live Speech and Speaker Identity via Subtle Facial Dynamics Captured by

Face-Mic:通过AR/VR运动传感器捕捉的细微面部动态来推断实时语音和说话人身份i.文章目录Abstract1INTRODUCTION2PRELIMINARIES2.1Speech-relatedFacialDynamics2.2CapturingFacialDynamicsviaMotionSensorsinAR/VRHeadsets3ATTACKOVERVIEWANDTHREATMODE

Hermione'·2022-12-05 15:19

李宏毅《DLHLP》学习笔记10 - 声纹识别(Speaker Verification)

PLJV_el3uVTsO07RpBYFsXg-bN5Lu0nhdG&index=15&ab_channel=Hung-yiLee课件链接：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/DLHLP20/Speaker

dupei·2022-12-04 21:06

vits复现gituhb项目--数据处理

论文和代码中都针对单speaker的数据集LJSpeech和多speaker的数据集VCTK进行了训练，本笔记主要针对数据处理的代码进行注释解析，主要涉及仓库项目中的data_utils.py

zzfive·2022-12-02 14:16

【论文学习】《Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis》

《TransferLearningfromSpeakerVerificationtoMultispeakerText-To-SpeechSynthesis》论文学习文章目录《TransferLearningfromSpeakerVerificationtoMultispeakerText-To-SpeechSynthesis》论文学习摘要1介绍2多说话人语音合成模型2.1说话人编码器2.2合成器2

FallenDarkStar·2022-11-30 22:42

【论文学习笔记】《Deep Voice 2: Multi-Speaker Neural Text-to-Speech》

DeepVoice2论文学习文章目录DeepVoice2论文学习摘要1介绍2相关工作3单说话人DeepVoice23.1分割模型3.2持续时间模型3.3频率模型3.4语音模型4带有可训练说话人嵌入的多说话人模型4.1多说话人DeepVoice24.1.1分割模型4.1.2持续时间模型4.1.3频率模型4.1.4语音模型4.2多说话人Tacotron4.2.1特征到谱图模型4.2.2频谱图到波形模型

FallenDarkStar·2022-11-30 22:11

Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis (RTVC) 论文理解

-1.说明https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning0.Abstract我们描述了一种基于神经网络的文本到语音（TTS）合成系统，该系统能够在不同说话者的语音中生成语音音频，包括在培训期间看不到的语音。我们的系统由三个经过独立训练的组件组成：（1）说话者编码器网络，使用独立的嘈杂语音数据集（不含笔录）对说话者验证任务进行训练，以仅几秒钟

ruclion·2022-11-30 22:08

声音克隆_论文翻译：2019_Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis

论文：2019_TransferLearningfromSpeakerVerificationtoMultispeakerText-To-SpeechSynthesis翻译总结：只需5秒音源，这个网络就能实时“克隆”你的声音代码：Real-Time-Voice-Cloning|Real-Time-Voice-Cloning(中文)样本：Audiosamplesfrom"TransferLearni

凌逆战·2022-11-30 22:37

2022年ICASSP说话人日志（Speaker Diarization）方向论文泛读总结

研0小白，记录一下最近看的ICASSP里说话人日志（speakerdiarization）或相关方向的论文，稍微总结了一下，不过有些翻译的可能不准确，请多多包涵。1、AMultitaskLearningFrameworkForSpeakerChangeDetectionWithContentInformationFromUnsupervisedSpeechDecomposition作者单位：香港中

Old.Dragon·2022-11-30 21:29

声纹验证和声纹识别中的AS-norm、Z-norm、T-norm、ZT-norm、 S-norm操作

以AS-norm为例（搞懂这个，其它的soeasy），具体步骤如下：构造冒认语音集，需要与注册语音及测试语音不同的speaker；分别计算注册语音及测试语音与冒认语音集的余弦相似度score；从两个score

觉子·2022-11-30 19:10

vits复现gituhb项目--模型训练

论文和代码中都针对单speaker的数据集LJSpeech和多speaker的数据集VCTK进行了训练，本笔记主要针对多speaker设置下的训练代码进行注释解析，主要涉及仓库项目中的trai

zzfive·2022-11-30 11:45

【RTSCon 2022】实时通信与价值赋能

时间：2022年12月3日9:00-19:00地址：线上免费直播讲师与议题Speaker包研LiveV

LiveVideoStack_·2022-11-29 19:44

【论文学习】《Adversarial Attacks on GMM i-vector based Speaker Verification Systems》

《AdversarialAttacksonGMMi-vectorbasedSpeakerVerificationSystems》论文学习文章目录《AdversarialAttacksonGMMi-vectorbasedSpeakerVerificationSystems》论文学习摘要1介绍2自动说话人验证系统2.1高斯混合模型i-vector提取2.2x-vector提取2.3后端概率线性判别分析

FallenDarkStar·2022-11-29 07:06

2016--AN EXTENSIBLE SPEAKER IDENTIFICATION SIDEKIT IN PYTHON

ANEXTENSIBLESPEAKERIDENTIFICATIONSIDEKITINPYTHONAnthonyLarcher1,KongAikLee2,SylvainMeignier11LIUM-UniversitéduMaine,France法国勒芒大学2HumanLanguageTechnologyDepartment,InstituteforInfocommResearch,A⋆STAR,

Grace_yanyanyan·2022-11-29 06:13

推荐频道

Speaker