Pooling方法总结（语音识别）

最新推荐文章于 2024-07-12 15:56:37 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-12 15:56:37 发布 · 2k 阅读 · 27 ·
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：

#embedding

本文介绍了几种在语音识别中常用的特征池化方法，如统计池化、注意力机制驱动的池化（如自注意力和多头注意力）、NetVLAD、LDE和ABP等，强调了不同方法如何捕捉帧级别特征的重要性。短时谱池化及其改进版也被提及，以提高对时序信息的利用。

Pooling layer将变长的frame-level features转换为一个定长的向量。

1. Statistics Pooling

链接：http://danielpovey.com/files/2017_interspeech_embeddings.pdf

The default pooling method for x-vector is statistics pooling.

The statistics pooling layer calculates the mean vector µ as well as the second-order statistics as the standard deviation vector σ over frame-level features ht (t = 1, · · · , T ).

2. Attentive Statistics Pooling

链接：https://arxiv.org/pdf/1803.10963.pdf

在一段话中，往往某些帧的帧级特征比其他帧的特征更为独特重要，因此使用attention赋予每帧feature不同的权值。

其中f(.)代表非线性变换，如tanh or ReLU function。

最后将每帧特征加劝求和

最低0.47元/天 解锁文章
shadowismine
关注
自然语言处理之语音识别：深度卷积神经网络(CNN)在大型语音识别系统中的应用
zhubeibei168的博客
10-15 1003
输入层：接收音频信号，通常是对音频进行预处理后的频谱图。卷积层：包含多个卷积核，用于提取音频信号的局部特征。池化层：用于降低卷积层输出的空间维度，减少计算量。全连接层：将卷积层和池化层提取的特征进行整合，用于分类。输出层：使用softmax函数，输出每个词汇的概率。特征学习能力：DCNNs能够自动学习语音信号中的复杂特征，无需人工设计特征，这大大简化了模型的构建过程，提高了识别的准确性。局部连接和权重共享。
基于TF的简易关键字语音识别
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
05-07 1226
本实验操作完成一个能够识别十个不同单词的基本语音识别网络，该模型将一秒钟的音频剪辑分类为“向下”、“前进”、“向左”、“否”、“向右”、“停止”、“向上” “ 是的”。 通过本实验我们学习到了语音识别与命令控制相关知识，需要掌握以下知识点： - tensorflow的使用 - 频谱图数据的构建 - 模型构建与训练 - 模型性能评估
深度说话人嵌入关于注意力模型中的统计池
weixin_38858860的博客
11-22 3044
Attentive Statistics Pooling for Deep Speaker Embedding   摘要 本文提出了在与文本无关的说话人验证中深度说话人嵌入的细心统计汇总。在传统的扬声器嵌入中，帧级特征被用于单个话语的所有帧以形成话语级特征。我们的方法利用注意机制为不同的帧提供不同的权重，不仅生成加权平均值，还生成加权标准差。通过这种方式，它可以更有效地捕捉说话人特征的长期变...
语音中pooling总结（转载）
qq_35576225的博客
11-11 563
声纹识别中pooling总结_Mr.Gao的博客-优快云博客 1、Statistics Pooling http://danielpovey.com/files/2017_interspeech_embeddings.pdf The statistics pooling layer calculates the mean vector µ as well as the second-order statistics as the standard deviation vector σ ove.
声纹识别X-Vector
06-09 4740
声纹识别X-Vector 草祭 收录于 编程-ღ-技术 2020-01-02 约 2646 字 预计阅读 6 分钟 次阅读 目录 背景 声纹识别上x-vector被作为很多赛事的baseline使用，包括aishell2018、ASVspoof2019。介绍x-vector的文章主要有[1] [2]两篇，[1]介绍x-vector的整体和细节部分，[2]对实验进行了补充分析。 Prerequisites： TDNN，embedding。 核心思路 将系统分成两个部分： Em...
ASP(Attentive Statistics Pooling for Deep Speaker Embedding)
qq_41048571的博客
08-01 2415
本文使用注意力机制赋予不同的帧不同的权重，并且同时生成加权平均数、加权标准差。 实现流程 网络结构 Pooling layer将变长的frame-level features转换为一个定长的向量。 Statistics pooling 取frame-level features的平均值与标准差 ⊙ 代表Hadamard product 标准差还包含了说话人在长时间语境中的时间变异特征。 Attention mechanism 在一段话中，往往某些帧的帧级特征比其他帧的特征更为独特重要，因此使用atten
每日一篇小论文 ---- Attentive Statistics Pooling for Deep Speaker Embedding
simsimiztz的博客
04-25 5099
@每日一篇小论文----arXiv:1803.10963v2 attentive statistic pooling 本文提出了在与文本无关的说话人验证中深度说话人嵌入的细心统计汇总。 在传统的扬声器嵌入中，帧级特征在单个话语的所有帧上被平均以形成话语级特征。 我们的方法利用注意机制为不同的帧提供不同的权重，并且不仅生成加权平均值而且生成加权标准偏差。 通过这种方式，它可以更有效地捕捉扬声器特性的...
精选资源
python用TensorFlow和Keras高级API语音识别，代码用预训练DeepSpeech2模型（6400字附步骤）
09-01
根据给定的信息，本文将详细解释如何利用Python中的TensorFlow和Keras高级API结合预训练的DeepSpeech2模型实现语音识别。尽管标题提及的是语音识别，但描述部分却提到了图像分类任务，即使用CNN对CIFAR-10数据集进行...
基于神经网络的语音识别
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
04-26 1009
本实验主要展示如何构建一个能够识别十个不同单词的基本语音识别网络。当然，真实的语音和音频识别系统要复杂得多，但就像图像的 MNIST 一样，本实验主要目的是对所语音识别涉及的技术有基本的了解。 完成本教程后，我们将拥有一个可以识别简单语音命令的模型，该模型尝试将一秒钟的音频剪辑分类为“向下”、“前进”、“向左”、“否”、“向右”、“停止”、“向上” “ 是的”。
ASP 论文阅读：Attentive Statistics Pooling for Deep Speaker Embedding
axyzstra 的博客
07-12 1319
在传统说话人识别中，是对整个帧进行平均；在本文中，为不同的帧赋予不同的权重；最终生成加权平均值和加权标准差；这样可以捕捉说话人特征的长期变化。
声纹识别中pooling总结
Mr.Gao的博客
06-08 2145
1、 2、static pooing https://www.danielpovey.com/files/2018_icassp_xvectors.pdf 3、attativce pooling 4、
卷积神经网络概述-池化层
qq_47910757的博客
05-03 4074
池化层（pooling layer） 在卷积层进行特征提取后，输出的特征图会被传递至池化层进行特征选择和信息过滤。 池化层包含预设定的池化函数，其功能是将特征图中单个点的结果替换为其相邻区域的特征图统计量。 池化层选取池化区域与卷积核扫描特征图步骤相同，由池化大小、步长和填充控制。 1. Lp池化（Lp pooling） Lp池化是一类受视觉皮层内阶层结构启发而建立的池化模型 [35] ，其一般表示形式为 [36] ： 式中步长 、像素 的含义与卷积层相同， 是预指定参数。当 时，Lp池化在池化区域内取
基于PaddlePaddle实现声音分类
夜雨飘零
04-27 4190
本项目是基于PaddlePaddle的声音分类项目，旨在实现对各种环境声音、动物叫声和语种的识别。项目提供了多种声音分类模型，如EcapaTdnn、PANNS、ResNetSE、CAMPPlus和ERes2Net，以支持不同的应用场景。此外，项目还提供了常用的Urbansound8K数据集测试报告和一些方言数据集的下载和使用例子。用户可以根据自己的需求选择适合的模型和数据集，以实现更准确的声音分类。项目的应用场景广泛，可以用于室外的环境监测、野生动物保护、语音识别等领域。同时，项目也鼓励用户探索更多的使用场
VoxCeleb 说话人识别挑战
海上机械师
05-11 3747
VoxCeleb 说话人识别挑战 “Speaker recognition in the wild” 是一项非常具有挑战性的任务，需要面对语音中各种不确定性，例如复杂的噪声、不同程度的背景音、短促的笑声等情况。针对这一问题，可以在 VoxSRC 提供的语料及其各种模型的实验结果，寻找合适的语音段编码器，设计合理的度量学习模型，分析造成性能降低的数据因素，都将成为提升识别性能的潜在解决方案。本文就 VoxSRC 提供的实验结果和相关的论文进行归纳、总结与展望。
Serialized Multi-Layer Multi-Head Attention for Neural Speaker Embedding阅读笔记
weixin_43540533的博客
08-21 453
主要看模型方法 Abstract 提出一个串行多层多头注意力针对neural speaker embedding，之前是将一帧的特征聚集起来进行表示。我们提出利用堆叠式的self-attention机制的分层架构获得更精细的特征。串行注意力机制包含一堆self-attention模块，多层堆叠可以学出更多有区别的embedding。 1 Introduction 略 2 Attention in Neural Speaker Embedding Neural speaker embeddings是使用DNN
算法工程师面试题总结
weixin_50547200的博客
07-31 5417
1.Python is 和 == 有什么区别? a==b判断两个对象a和b的内容是否相等，默认调用__eq__()函数 a is b判断a和b是否为同一个地址，即判断id(a)==id(b)。例如: a = 2, b =2 a==b输出[True] a is b输出[True] c = 257 d = 257 c==d输出[True] c is d输出[False] 对于整数对象，Python把一些频繁使用的整数对象缓存起来，保存到一个叫small_ints的链表中，在Python的整个生命...
论文阅读：ECAPA-TDNN
二十年蝉电子学习博客
10-13 3917
TDNN本质上是1维卷积，而且常常是1维膨胀卷积，这样的一种结构非常注重context，也就是上下文信息，具体而言，是在frame-level的变换中，更多地利用相邻frame的信息，甚至跳过t − 1 , t + 1 的frame，而去对t − 2 , t + 2 的frame进行连接在ECAPA-TDNN中，更是进一步利用了膨胀卷积，出现了 dilation=2,3,4的情况。此外，还引入了Res2Net，从而获得了多尺度的context，所谓多尺度，指的是各种大小的感受野代码实现。
Self-Attentive Speaker Embeddings for Text-Independent Speaker Verification
Grace_yan的博客
02-04 2236
Self-Attentive Speaker Embeddings for Text-Independent Speaker Verification Yingke Zhu1, Tom Ko2, David Snyder3, Brian Mak1, Daniel Povey3 1Department of Computer Science & Engineering The Hong Ko...
Attentive Pooling Networks论文讲解
Matrix_cc的博客
03-10 4150
这篇论文是做是一个做问答对匹配的模型，在多个回答里选出正确的那个答案，整篇论文相对简单。 之前的问答对匹配模型是将CNN或者BiLSTM提取后的特征向量相互做余弦相似度，这篇论文的创新是加上了Attention层和使用不同的pooling层，column-wise max pooling和row-wise max pooling 之前的模型是 本篇论文的模型是 Q和 A是问...
语音识别开源
最新发布
04-02
### 推荐的语音识别开源项目 以下是几个值得考虑的语音识别开源项目及其特点： #### 1. **Kaldi** Kaldi 是一个非常成熟且广泛使用的语音识别工具包。它提供了丰富的功能和算法实现，适合学术研究以及工业应用。由于其强大的社区支持和技术积累，Kaldi 成为了许多开发者首选的开源解决方案[^1]。 ```bash git clone https://github.com/kaldi-asr/kaldi.git ``` #### 2. **asr-study** 这是一个革命性的语音识别开源项目，专注于端到端神经网络系统的构建。通过 asr-study，用户可以学习并实践如何从头搭建一套完整的自动语音识别系统。该项目不仅提供详细的文档说明，还包括多种模型架构供选择[^2]。 ```python import tensorflow as tf from asr_study.models import EndToEndASR model = EndToEndASR() model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy') model.fit(train_data, epochs=10) ``` #### 3. **Speech-Emotion-Recognition** 如果除了基本的语音转文字外还需要关注情感分析，则可尝试此项目。基于 Keras 实现，支持 LSTM、CNN 等主流深度学习方法来完成语音中的情绪检测任务[^3]。 ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, TimeDistributed, LSTM def create_model(): model = Sequential([ ... ]) return model ``` #### 4. **其他推荐列表** 对于更广泛的探索需求，还可以参考一些综合整理出来的语音识别相关资源集合。需要注意的是具体项目的活跃度和支持情况可能会随时间改变，因此建议访问官方主页确认最新状态[^4]。 --- ###
评论
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