kaldi 声纹识别系统（1）原理解析：基于x-vector

最新推荐文章于 2024-07-18 15:49:56 发布
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本文详细介绍Kaldi声纹识别系统的实现过程，包括数据准备、MFCC特征提取、x-vector训练及PLDA打分原理等内容。
精选资源
voxceleb-ivector:基于Voxceleb1 i-vector的说话人识别系统
05-17
该存储库包含使用Kaldi在Voxceleb1 [1]数据集上训练i-vector说话者识别系统的简单脚本。 它是根据Kaldi / egs / sre10上的run.sh文件修改的。 要求 卡尔迪工具包 如何使用 将所有文件移至{kaldi_root} / egs / sre10...
ivector-xvector：在kaldi下提取xvector和ivector
02-05
Kaldi用于ivector和xvector的摘要 文件清单 ivector/ conf/ ：为mfcc和vad配置文件 wav/ ：测试音频（您也可以使用自己的wav路径，请参阅步骤1 ） 仅支持flac（安装flac），wav和sph（安装sph2pipe） model_3000h/ ：预训练模型 enroll.sh ：主进程enroll.sh data/ ：保存提取的特征（已生成文件） utt2spk, wav.scp通过make_data.py生成两个文件 spk2utt ：从utt2spk生成 log/ ：保存所有日志 tmp/ ：保存所有tmp文件 xvector/ c
kaldi中的声纹识别
yutouwd的博客
01-26 7496
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(A1)语音识别原理
q6q6q的专栏
10-27 378
Ref强烈建议先看完以上资料语音识别的原理语音识别的过程可以理解为找路：一个朋友告诉你他从杭州站走到杭州东经过了水、桥、广场，想让你猜猜他走的是哪条路，你该怎么办呢？那我们就找这些特征所对应的建筑吧，分别是公园、高架桥、娱乐广场，啊，在图上最可能的就是蓝色的这条线了！ 于是我们就从朋友的特征描述得到了他的行走路径，这就相当于从音频得到了发出这些音频的文字，即语音识别。上述过程有几个问题，包括这些特...
Xvector in Kaldi nnet3
weixin_30408739的博客
12-27 434
Xvector nnet Training of Xvector nnet Xvector nnet in Kaldi Statistics Extraction Layer in Kaldi Statistics Pooling Layer in Kaldi Implemen...
kaldi 声纹识别系统（2）代码解读：基于x-vector
Robin_Pi的博客
01-18 2102
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·总章
Robin_Pi的博客
09-29 768
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说话人识别：基于x-vector 的plda自适应
Robin_Pi的博客
11-02 2957
@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 ...
【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-...
语音辨识中的 X-vector
chumingqian的博客
05-05 1980
语音识别中Xvector是什么?在语音识别领域，X-vector是一种用于表示说话人的声音特征的技术。X-vector通常用于说话人识别任务，其目的是从短时语音记录中提取一个固定长度的特征向量，这个向量能够有效地表示说话人的身份信息。X-vector技术涉及使用深度神经网络（DNN）学习说话人的声音特征。：首先从语音中提取基本的声学特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCCs）。：使用这些声学特征训练一个深度神经网络。网络的目的是学习如何从特征中区分不同的说话人。
使用kaldi中的x-vector在aishell数据库上建立说话人识别系统
qq_27182145的博客
11-04 3747
使用kaldi中的x-vector在aishell数据库上建立说话人识别系统 写在前面 整个系统可以分为三个部分，第一，前端预处理部分，主要包括mfcc特征提取，VAD，数据扩充（增加混响、增加不同类型的噪声）等；第二，基于TDNN的特征提取器，该结构生成说话人表征，说话人表征也可以被称为embedding、x-vector；第三，后端处理，对于说话人表征，采用LDA进行降维并训练PLDA模型对测试对进行打分。 x-vector的论文发表在ICASSP 2018，kaldi的核心开发者Daniel Pove
声纹识别系统C++实现
04-28
声纹系统C++实现 很好的论文 对学习语音识别很有帮助
kaldi 声纹识别·资源汇总
Robin_Pi的博客
08-20 1041
kaldi 基础 kaldi 使用样例表 kaldi 实战 语音识别从入门到放弃 Kaldi 中的声纹识别
声纹识别系统
scylcj3399的博客
07-18 2516
基于ecapa-tdnn的声纹识别系统
Kaldi AISHELL V1 声纹识别过程记录
weixin_44059142的博客
10-14 1250
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中的xvector训练(aisell v1)
weixin_43056919的博客
03-08 4728
作一个记录。 总说明文档（kaldi团队官方） https://david-ryan-snyder.github.io/2017/10/04/model_sre16_v2.html github地址 https://github.com/kaldi-asr/kaldi/pull/1896/ 网络结构是基于18年的这篇论文的 X-VECTORS: ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR ...
声纹识别系统介绍
VPR361008Voiceprint的专栏
01-24 4955
声纹识别技术的概述、特点及应用
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...
如何搭建基于x-vector的声纹识别系统，并评估其性能？请结合开源工具的使用分享实践经验。
最新发布
11-09
声纹识别作为一项重要的生物特征识别技术，其核心在于准确提取和匹配个人的声音特征。x-vector模型因其在时序数据处理上的优势，已成为当前研究的焦点。为了搭建一个基于x-vector的声纹识别系统，首先需要一个包含高质量语音数据的大型数据集，这将直接影响模型的性能。其次，对数据进行预处理，包括语音活动检测（Voice Activity Detection, VAD）和特征提取，常用特征如MFCC和深度学习提取的特征。然后，通过x-vector模型进行特征提取和说话人嵌入的生成。这个模型通常包含一个TDNN（时间延迟神经网络）来学习帧级别的特征，以及一个StatisticsPooling层和一个TDNN层来学习说话人的全局统计信息。 参考资源链接：[声纹识别技术与开源工具探索：2021年厦门大学智能语音实验室进展](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3dq8jjy7hc?spm=1055.2569.3001.10343) 在搭建系统时，可以考虑使用开源工具，如Kaldi、PyTorch或TensorFlow等，这些工具为研究者提供了强大的算法库和灵活的模型构建能力。在使用开源工具时，可以通过GitHub等平台找到专门针对声纹识别的开源项目，这些项目通常包含预训练模型、数据集以及相关的脚本和教程。例如，可以利用Kaldi的SRE16数据集来训练和测试x-vector模型，该数据集专为说话人识别设计，包含大量的语音样本和说话人标签。 在实现过程中，需要特别注意特征提取、模型训练和验证步骤。为了评估系统的性能，可以使用等错误率（EER）和最小决策代价函数（minDCF）等评价指标。EER是指在ROC曲线上的点，其中假阳性率和假阴性率相等，而minDCF则是在不同代价权重下的最小平均决策代价。 综上所述，搭建一个基于x-vector的声纹识别系统是一个涉及数据处理、模型训练、性能评估的复杂过程。通过结合开源工具和广泛使用的数据集，研究者和开发者可以实现高效准确的声纹识别系统。为了进一步深入学习和实践，建议详细阅读《声纹识别技术与开源工具探索：2021年厦门大学智能语音实验室进展》。该资料将为你提供当前声纹识别领域的最新研究进展和开源工具的实际应用案例，帮助你在声纹识别的道路上更进一步。 参考资源链接：[声纹识别技术与开源工具探索：2021年厦门大学智能语音实验室进展](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/3dq8jjy7hc?spm=1055.2569.3001.10343)
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