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开源说话人嵌入模型 改进x-vector架构提升语音识别效果

这是一个基于pyannote.audio的开源说话人嵌入模型，采用改进的x-vector TDNN架构和SincNet特征。模型在VoxCeleb 1测试集上达到2.8%的等错误率，无需额外的语音活动检测或PLDA。支持GPU加速、音频片段嵌入提取和滑动窗口嵌入等功能，可用于说话人识别、验证和分类等任务。

模型说话人识别Github开源项目Huggingface音频处理VoxCelebpyannote嵌入模型
访问官网GitHubHugging Face论文文档

项目介绍

这是一个名为"Speaker embedding"的开源项目,主要用于说话人嵌入(speaker embedding)任务。该项目基于pyannote.audio 2.1版本开发,采用了经典的x-vector TDNN架构,并用可训练的SincNet特征替换了滤波器组。

项目特点

  1. 开源可用:该项目遵循MIT许可证,可以免费使用。

  2. 性能优异:在VoxCeleb 1测试集上,该模型直接使用余弦距离就能达到2.8%的等错误率(EER)。这个结果是在没有使用语音活动检测(VAD)和概率线性判别分析(PLDA)的情况下获得的,如果加上这些技术,性能还可以进一步提升。

  3. 使用简单:项目提供了简洁的Python API,只需几行代码就可以完成模型加载和推理。

  4. 功能丰富:除了基本的全音频嵌入提取,还支持提取音频片段的嵌入、使用滑动窗口提取嵌入等高级功能。

  5. 硬件适配:支持在GPU上运行,可以显著提升处理速度。

使用方法

使用该项目非常简单,主要包括以下几个步骤:

  1. 访问huggingface网站,接受用户条款。
  2. 创建访问令牌。
  3. 使用pyannote.audio库加载预训练模型。
  4. 调用inference方法提取音频的嵌入向量。
  5. 使用余弦距离等方法计算不同说话人之间的相似度。

高级用法

该项目还提供了一些高级功能:

  1. 在GPU上运行模型,提高处理速度。
  2. 从音频的特定片段提取嵌入向量。
  3. 使用滑动窗口的方式提取嵌入向量序列。

应用场景

该项目可以应用于多种语音处理任务,包括但不限于:

  1. 说话人识别
  2. 说话人验证
  3. 说话人聚类
  4. 说话人分割

项目贡献

如果用户在学术研究中使用了该模型,项目团队希望能在相关论文中引用他们的工作。对于商业用户,项目团队建议考虑为pyannote.audio的开发做出贡献,例如通过无限制赠款的方式。此外,项目团队还提供与说话人分割和机器听觉相关的科学咨询服务。

总的来说,这是一个功能强大、易于使用、性能优异的说话人嵌入项目,无论是学术研究还是工业应用,都能从中受益。

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