【开发日记】Deep Speaker 开发日记之Triplet选择

最新推荐文章于 2020-11-20 12:14:20 发布
原创 最新推荐文章于 2020-11-20 12:14:20 发布 · 8.5k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#deep speaker #声纹识别 #人工智能

在Deep Speaker中，Triplet三元组的选择是很重要的。如果随机选择，会使收敛速度变慢，如果使用“hard-negative”，会得到次优的结果，也就是说ap和an的相似度一直接近1，如图1所示。因此FaceNet论文中建议使用“semi-hard-negative”，根据我做的实验来看，确实能起到作用，如图2所示，在使用了“

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Java开发日记
ZoeYen_
10-22 1372
2021.10.15 v2.3 1.新增和修改，和产品确认字符字数限制，数据格式，根据字段是否必填判空，特殊字段如车牌号，身份证号，电话号码，需要验证正则，时间范围需要判断开始时间和结束时间的先后大小。 2.有两套代码同时运行定时任务时需要加分布式事务锁。 3.Map数组是无序的(hash tree除外) 4.批量上传Multiparty file时，用@requestpart注解参数，在post请求中加consumes = Mediatype.MULTIPART_FORM_DATA_VALUE 5.时间全
SIFT算法详细原理与应用
最新发布
weixin_45556264的博客
06-03 1425
SIFT，全称为 Scale-Invariant Feature Transform（尺度不变特征变换），是一种用于图像特征检测和描述的经典算法。它通过提取图像中的局部关键点，并为每个关键点生成具有尺度和旋转不变性的描述子，使其能够在不同的图像中进行特征匹配。SIFT 算法尤其适合处理视角变化、尺度变换、部分遮挡和光照变化的问题，因此被广泛应用于计算机视觉领域。
开发日记
weixin_34396103的博客
01-08 206
development diary正在学习阶段，比较忙，一些资料也来不及整理。等忙完后，我会把我整个的开发日记上传。（about 2个月后）希望有共同兴趣的共同探讨。 ...
开发日记1
sybilwh的专栏
06-03 2565
其实是想吐槽一下最近的开发经历的，没起太明确的标题，如云计算开发什么狗屁最符合心情。 现在很多东西都考虑云和大数据，从理论上还说，这是一件特别美好的事。软件上了云，满足了各种各样的要求了，让客户觉得我们的软件一直是可用的，可以支持比以前数百倍数千倍的并发，并且可以一次并发部署多个节点。然而一次并发部署多个节点的速度能达到多少呢，各个微服务的依赖问题呢，如何解决？docker这东西，真的有那么好...
Deep_Speaker-speaker_recognition_system:Keras实现``Deep Speaker
03-11
深度演讲者：演讲者识别系统 数据集： 参考文件：参考代码： : （感谢PhilippeRé... select_batch.py 选择最佳的网络批处理供稿。 这是该实验的核心之一。 triplet_loss.py 这是用于计算网络训练的三重态损失的代码。
百度端到端说话人识别系统 Deep Speaker 详细介绍
牧码杭城
12-31 7290
Deep Speaker 详细介绍0、补充知识神经网络：卷积层：1、Deep Speaker 介绍2、ResCNN 网络结构分析ResBlock：ResCNN：一层一层的来看：解释下 dim 维度这一列3、Triplet Loss 前言：百度端到端说话人识别系统 Deep Speaker : an End-to-End Neural Speaker Embedding System，论文学习整理一...
论文速递：Deep Speaker: an End-to-End Neural Speaker Embedding System
qq_34755941的博客
11-20 2926
百度端到端的声纹识别系统 源码：https://github.com/philipperemy/deep-speaker 论文：Deep Speaker: an End-to-End Neural Speaker Embedding System 数据：VoxCeleb：A large scale audio-visual dataset of human speech 摘要 我们提出了一个新的基于深度学习的speaker embedding系统-Deep Speaker，该系统将语音句子映射到一个超平面，
deep_speaker实验报告1
08-03
在实验报告“Deep Speaker实验报告1”中，作者Abduwali对Deep Speaker在不同数据集上的表现进行了评估，并尝试了GRU模型，但未取得理想结果。本文将详细探讨实验过程、模型结构、数据处理以及评估指标。 首先，Deep...
SAP 开发日记 SAP 开发日记SAP 开发日记
09-18
SAP 日记SAP 日记SAP 日记SAP 日记SAP 日记SAP 日记SAP 日记SAP 日记SAP 日记SAP 日记SAP 日记
Deep-Speaker:实施论文“深度演讲者
05-12
链接到研究文章： : 标题：深度演讲者：端到端神经演讲者嵌入系统 框架：以Tensorflow为后端的Keras 论文中使用的数据集：UID，XiaoDu，MTurk（无在线可用）我的实现中使用的数据集：LibriSpeech 链接到数据集： : （由于数据集大于10GB，所以我未包括该数据集）训练了251位扬声器的模型 卷积模型的最低损失：1.23循环模型的最低损失：1.34 Softmax预训练和三重态损失：尚未合并 文件列表： input.py-包括读取音频文件，预处理和加载三重批以供模型输入 conv_model.py-卷积Resnet网络实现 recurrent_model.py-GRU网络实现 Pretraining.py-模型的Softmax预训练Triplet_loss.py-网络三重损失的实现 要完成的更正/要添加的修改： 批处理大小：尽管三元组丢失趋向
开发日记（一）
wangyugod
12-16 1271
准备做一个应用程序，使用Spring, Hibernate, GWT-EXT进行开发，说做就做。 首先准备环境，使用GWT-EXT 2.0.5进行前端开发设计 1) 准备Maven环境，创建POM，使用ant编译GWT 2) 下载GWT 1.5.3，GWT-EXT 2.0.5, EXT.js 2.0.2，使用Maven进行构建 遇到问题： [code="java"] gwt-com...
开发日记(git+redis)
weixin_41831623的博客
05-18 389
个人开发时常用命令笔记 目前开发环境是mac，所有以下终端命令以mac为准 mac终端命令 查看所有端口为5000的程序 sudo lsot -I:5000 redis 操作命令 启动redis redis-server 指定端口+配置文件启动redis redis-server /usr/local/redis-5.0.8/conf/redis.conf --port 6666 客户端启动...
开发日志
lvcoc的博客
07-24 2003
无敌斩或者说阿尔法突袭？？ 闪避残影 刀光拖尾啥的 蓄力斩，其实是想做出鬼泣4维吉尔的那个突进 居合，为了体现出居合的快加了顿帧 ...
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值