kaldi 声纹识别·资源汇总

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kaldi 声纹识别·资源汇总

0. 如何学习kaldi

1. kaldi 基础

Kaldi 初识：ppt
kaldi egs（使用样例表）
kaldi入门详解——aishell步骤解释

官方文档：
kaldi-asr.org/doc
Kaldi中文手册

2. kaldi 进阶

！！各个模块的深入理解：Kaldi中的plda的训练以及computer-socre（很详细，值得一看）

i-vector

kaldi-timit-sre-ivector

参考《TIMIT 数据集_声纹识别_kaldi》pdf 学习如何使用TIMIT数据集！

x-vector

3. kaldi 实战

语音识别从入门到放弃
Kaldi 中的声纹识别
初识语音识别及 Kaldi 的安装使用

kaldi中改写sre10/v1用timit dataset做说话人识别总结（来自语音识别kaldi该如何学习？ - Leon晋的回答 - 知乎）

4. 代码细节

绘制曲线

python 绘制声纹识别DET曲线

计算ERR

  1. 从说话人识别demo开始学习kaldi–（7）EER的计算
  2. EER(等概率错误)——来自 jinmingz

plda训练和打分

  1. Kaldi中的plda的训练以及computer-socre(（从底层源码细致分析）——来自 jinmingz
kaldi中声纹识别例子大概步骤综述
weixin_38858860的博客
11-22 5014
如何利用kaldi搭建说话人识别的例子。仅仅是搭建，具体的很多参数的调整需要大家根据数据集的不同慢慢调整。 数据准备：无论使用kaldi来做语音识别还是说话人识别，第一步就是数据准备，对于说话人识别来说，需要准备的几个文件为wav.scp，utt2spk，spk2utt这三个文件。对应的格式如下： 1.1 wav.scp有两列，第一列是key，这个可以一定要唯一；第二列是 wav的路径w...
【kaldi】声纹识别之X-vector
热门推荐
初级菜鸟
12-29 1万+
一．搞了几天，首先说一下X-vector的优势： 1.训练速度非常快 2.无需特定语种的训练集，由于设置一个embedding层进行提取特征直接进行plda打分 3.识别率不错 二．Kaldi中有现成的例子，可供研究 https://github.com/kaldi-asr/kaldi/tree/master/egs/sre16/v2 https://github.com/kaldi-...
kaldi中的声纹识别
yutouwd的博客
01-26 7499
kaldi中的声纹识别 文章目录kaldi中的声纹识别kaldi的安装运行aishell例程使用TIMIT数据库进行声纹识别       前段时间一直到在使用kaldi来做声纹识别，算是可以把整个i-vector
Kaldi 声纹识别·总章
Robin_Pi的博客
09-29 769
Kaldi 声纹识别·总章理论代码 主要记录自己的学习笔记。 理论 代码 Kaldi 实战学习（1）说话人识别小例子（egs/aishell/v1）
kaldi 声纹识别系统（2）代码解读：基于x-vector
Robin_Pi的博客
01-18 2103
Kaldi 脚本0. 预备知识：常用术语0.1 文件0.2 脚本名称和文件夹名run.pl1. 前端提取1.1 流控制脚本1.2 具体执行的脚本1.3 中间量2. 后端识别2.1 流程控制脚本plda-scoring.sh2.2 具体执行的脚本ivector-compute-pldaivector-plda-scoring计算对数似然比（LLR） 主要用来明确kaldi声纹识别的具体流程，以及各个脚本背后源码的思路。 0. 预备知识：常用术语 0.1 文件 .ark：archive，记录实际数据的表格（t
kaldi 声纹识别系统（1）原理解析：基于x-vector
Robin_Pi的博客
01-19 1188
基于x-vector 的声纹识别系统框架细节 目的：结合之前的理论，梳理出一个完整的样例（基于x-vector） 框架 细节
Kaldi AISHELL V1 声纹识别过程记录
weixin_44059142的博客
10-14 1251
前言 因为科研项目需要用到声纹识别，有小伙伴说先跑通kaldi中的aishell v1,就能对声纹识别有一个大致的了解，本小白在Linux和C++基础薄弱的情况下，边看其中的run.sh以及其引用的脚本，再加上其他小伙伴的总结和相关理论知识，用两个月时间理清了整个流程（战线有点长，但其实还有很多细节不明白，都怪C++看不懂，一定恶补！！！） 1 下载和解压数据 1.1 代码&详解 15 d...
Kaldi中 声纹识别的流程图
robingao1994的博客
05-15 1万+
总结了一波Kaldi中声纹识别的流程和所用的可执行文件,.把可执行文件当作一个库来用,自己来仿照这sre08,sre10,或者aishell的run.sh用自己的数据来完成自己的声纹识别系统就好.自己还在研究,但是说几个我认为比较关键的地方:1.gmm-gselect : 对每帧选择能取得最高likelihood的前n个分量, 其他的分量忽略. 返回的是这些分量的索引,后面计算的时候对于每帧只用这...
Kaldi语音识别技术
IT菜鸟
10-22 3113
Kaldi是当前最流行的开源语音识别工具（Toolkit），旨在提供灵活且可扩展的组件，包括多种语音信号处理，语音识别，声纹识别和深度神经网络。Kaldi使用WFST来实现解码算法，主要由C++编写，在此之上使用bash和Python脚本做了一些工具。而实时识别系统的好坏，取决于语音识别的性能，语音识别包含“特征提取、声学模型、语言模型、解码器”等部分。Kaldi工具箱集成了几乎所有搭建语音识别器需要用到的工具。Kaldi支持GPU进行训练。
Kaldi说话人识别：基于x-vector 的plda自适应
Robin_Pi的博客
11-02 2960
@toc 理论 what and why 自适应的作用是，补偿实际数据与已经训练的三音素模型中声学条件不匹配的问题，包括说话人特性（说话方式、口音等）及环境特性（如录音设备、房间混响等）。 how 代码 ...
vad函数matlab代码-tf-kaldi-speaker:基于Kaldi和Tensorflow的神经说话人识别/验证系统
05-20
vad函数matlab代码由于版权问题，我只能发布在2019年1月之前开发的单个GPU版本。一些实现也需要改进，例如GPU内存分配。 该库仍可以用作说话者验证的框架。 多GPU和其他方法可以用更少的精力添加。 注意当您使用extract.sh提取发言人嵌入时，请确保TensorFlow是在没有MKL的情况下编译的。 据我所知，anaconda安装的TF的某些版本是使用MKL编译的。 当TF在CPU上运行时，它将使用多个线程。 如果您运行多个进程（例如40），这将是有害的。 线程冲突将使提取极其缓慢。 对我来说，我使用pip安装TF 1.12，并且可以正常工作。 概述 tf-kaldi-speaker使用和实现了基于神经网络的说话者验证系统。 主要思想是，可以使用Kaldi进行预处理和后期处理，而TF是构建神经网络的更好选择。 与Kaldi nnet3相比，使用TF进行网络修改（例如，增加注意力，使用不同的损失函数）的成本更低。 还可以添加其他功能来支持与文本相关的说话者验证。 该项目的目的是使基于神经网络的说话人验证的研究更加容易。 我还尝试在论文中重现一些结果。 要求 Python：
用于录音 ，适用于语言识别，说话人识别，录音程序，可直接调用
04-06
用于录音 ，适用于语言识别，说话人识别，录音程序，可直接调用
基于I-Vector的说话人识别
01-18
基于i-vector的说话人识别系统， 内部含有 - ./doc/ this directory contains a documention on how to generate i-vectors - ./gmm/ directory used to store the Universal Background Model - ./iv/ directory used to store the i-vectors when extracted - ./mat/ directory used to store matrix objects - ./ndx/ directory used to store index files
KALDI之aishell模型说话人识别之V1
weixin_38858860的博客
11-07 4497
1.首先，成功安装kaldi在服务器上，用git clone那种方式安装（和在本地Unbuntu乌班图环境安装没区别）。 2数据准备部分 然后进入目录cd egs/aishell/V1   2.1首先改cmd的配置： vim cmd.sh 1 改为： export train_cmd=run.pl #"queue.pl --mem 2G" :wq保存后。 2...
kaldi做语音识别
m0_56321289的博客
03-04 3217
kaldi是一个开源的语音识别工具箱，是基于c++、perl、shell编写的，可以在windows和unix 平台上编译。教程网页：http://www.kaldi-asr.org/doc/ 里面可以查阅语音/说话人识别实现过程、kaldi的数据结构、命令的使用说明等。还有网上的dan的ppt。kaldi下载：https://
Kaldi 对说话人识别GMM-UBM的MAP 参数更新和对数似然概率解读
robingao1994的博客
04-12 3761
写博客=写日记，为自己记录工作进度和理论知识，如果有恰好路过的大牛经过，可以驻足看看我的理解本人刚接触说话人识别不到一个月，因工作需求研究了kaldi。大致弄懂了GMM-UBM，正在研究Ivector的理论和实践.虽然个人更喜欢数据分析，数据挖掘和传统的机器学习。但能学到不同领域的AI知识拓宽知识广度也是自我成长。若有会跳街舞的（小弟曾经英国某城市冠军），能喝酒的，蹦迪的，喜欢python多过C+...
Kaldi 说话人识别之aishell V1 模型（一）
阿鹏的摇滚小站
05-09 9715
一、数据准备 1、首先在根目录下建立路径：/export/a05/xna/data然后下载数据集。这里下载数据集要在run.sh前面加sudo命令，这是路径的缘故。下载数据集用到的脚本是local/download_and_untar.sh 需要下载两个数据文件：data_aishell 和 resource_aishell. 2、数据准备阶段运行脚本：local/aishell_data_...
深度学习声纹识别_kaldi/语音识别ASR/声纹识别SRE/资源汇总
weixin_39732534的博客
01-09 443
化按时间顺序降序排列，最新内容在最上面最下方有一些我通过各方渠道偶然得知的技术交流qq群，感兴趣可以加入刘斌总结的学习资源，中科院自动化所博士生，研究方向为鲁棒性声学建模。【语音识别】从入门到精通--最全干货大合集！ - TinyMind -专注人工智能的技术社区【语音识别】从入门到精通--最全干货大合集！ - TinyMind -专注人工智能的技术社区​www.tinymind.cnht-pld...
声纹识别，听声辨人
黑子实验室
12-13 4235
近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安全验证方式。声纹识别属于生物识别技术的一种，是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数，自动识别说话人身份的技术。与语音识别不同的是，声纹识别利用的是语音信号中的说话人信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调说话人的个性;而语音识别的目的是识别出语
kaldi声纹识别
最新发布
04-01
### Kaldi框架在声纹识别中的应用 Kaldi 是一个开源的语音识别工具包，广泛应用于学术界和工业界的语音技术研究。它不仅支持传统的 GMM-HMM 方法，也兼容基于深度学习的方法。对于声纹识别（Speaker Verification），Kaldi 提供了一套完整的流程来完成从数据准备到模型训练的任务。 #### 数据准备 在 Kaldi 中，`data/` 文件夹用于存储所有的输入数据，包括音频文件路径列表、转录文本以及分割后的片段信息。这些数据通常通过 `local/prepare_data.sh` 脚本来生成[^1]。 #### 特征提取 特征提取是声纹识别的重要环节之一。Kaldi 使用 Mel 频率倒谱系数 (MFCC) 作为基础特征表示形式。以下是典型的 MFCC 特征提取命令： ```bash mfccdir=mfcc for x in train dev test; do steps/make_mfcc.sh --cmd "$train_cmd" --nj $feats_nj data/$x exp/make_mfcc/$x $mfccdir steps/compute_cmvn_stats.sh data/$x exp/make_mfcc/$x $mfccdir done ``` 上述代码实现了对训练集 (`train`)、开发集 (`dev`) 和测试集 (`test`) 的 MFCC 计算，并进行了全局均值方差归一化 (CMVN)[^4]。 #### 流程控制脚本 Kaldi 的核心在于其灵活的 Shell 脚本设计。`run.sh` 是整个实验的核心脚本，负责协调不同阶段的操作。无论采用哪种具体的声纹模型（如 i-vector, x-vector 等），该脚本都会调用一系列子模块完成任务。例如，在第三步中提到的 `cmd.sh` 定义了计算资源分配策略——可以指定是在本地机器上执行还是提交至分布式集群环境运行[^3]。 #### 模型训练与评估 现代声纹识别系统倾向于利用神经网络抽取固定长度嵌入向量（Embedding Vector）。X-vectors 就是一种流行的端到端解决方案。以下是一个简单的 X-vector 模型构建过程概述： - **预处理**: 对原始波形信号进行分帧加窗操作； - **DNN 层级结构定义**: 构建多层感知器架构； - **损失函数优化**: 应用 softmax cross entropy loss 来区分不同的说话者类别； 具体实现细节可参考官方文档或者第三方教程资料，比如《ASV-Subtools 声纹识别实战》课程提供了详尽的学习指导和支持服务[^5]。 --- ### 示例代码：简单版 X-vector 训练配置 假设我们已经完成了前期的数据准备工作，则可以通过如下方式启动 x-vector 模型训练: ```bash # Step 1: Prepare the necessary directories and configurations. local/nnet3/xvector/prepare_feats_for_egs.sh \ --nj ${num_jobs} \ --cmd "${train_cmd}" \ data/train_cleaned exp/xvectors_train_cleaned # Step 2: Generate examples from features. if [ ! -d "${egs_dir}/storage" ]; then local/nnet3/xvector/get_egs.sh --cmd "${train_cmd}" --frames-per-eg 800 data/train_cleaned egs fi # Step 3: Train TDNN model with specified topology settings. steps/nnet3/xvec/train_tdnn.sh --stage 0 --cmd "${cuda_cmd}" \ --feat-type raw \ --cmvn-opts "--norm-means=true --norm-vars=false" \ --splice-indexes "-2,-1,0,1,2" \ --relu-dim 512 \ --final-layer-dim 512 \ --use-batchnorm true \ ${egs_dir} data/train_cleaned exp/xvector_nnet_tdnn_5l ``` 以上脚本展示了如何使用 Kaldi 工具链搭建并训练一个五层全连接 DNN 结构的 x-vector extractor。 ---
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