【kaldi】声纹识别之X-vector

最新推荐文章于 2022-10-29 21:53:08 发布
原创 最新推荐文章于 2022-10-29 21:53:08 发布 · 1.8w 阅读 · 50 ·
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。

本文介绍了X-vector在声纹识别中的优势，包括快速训练、无需特定语种训练集和良好的识别率。Kaldi提供了现成的示例，如sre16/v2和voxceleb/v2，用于研究。X-vector网络结构包含帧级和段级特征，通过embedding层提取特征进行PLDA打分。在训练过程中，注意Kaldi代码中的小问题，如nnet3-combine脚本的参数调整。文章还概述了从数据准备、特征提取、数据增强到训练和评分的完整流程。
最低0.47元/天 解锁文章
声纹识别：x-vector 的特征提取原理
Robin_Pi的博客
11-09 1万+
文章目录框架细节（待完成） x-vector 基于DNN编码（详细可查看论文 Deep Neural Network Embeddings for Text-Independent Speaker Verification ） 框架 ##i-vector、d-vector、x-vector （1）i-vector i-vector 是一个不管输入多长的语音，都可以吐出一个400维的向量的模型。 i-vector 并不是深度学习的模型，但是可以说是语音界最后一个被深度学习模型打败的模型，在16年左右，其效果
语音辨识中的 X-vector
chumingqian的博客
05-05 1983
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。
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
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
Xvector in Kaldi nnet3
weixin_30408739的博客
12-27 435
Xvector nnet Training of Xvector nnet Xvector nnet in Kaldi Statistics Extraction Layer in Kaldi Statistics Pooling Layer in Kaldi Implemen...
x-vector
Sakura-wyy的博客
10-29 2659
对于TDNN，假如要处理时序上15帧的上下文的特征表达，在初始层中，会处理比15帧更加窄的时序上下文，然后送入更深的网络。对这T个向量计算均值和方差（因为每个1500维向量都是从一个15帧的数据提取的，这样能够集合不同时间上的信息），将均值和方差合并起来，则得到一个2*1500=3000维的向量。从上图可看出，每一层的输出中，相邻时间步有很大的context重叠，在进行特征拼接输入下一层时不必拼接紧挨着的时间步，可以隔几个时间步进行拼接。上图中，第一层的时间分辨率为5，最上层的时间分辨率为23。
Kaldi说话人识别：基于x-vector 的plda自适应
Robin_Pi的博客
11-02 2959
@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中声纹识别ivector模型
一听音频技术
04-11 4764
1.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wavpath； 1.2 utt2spk也有两列，第一列是key，与wav.scp的第一列一样；...
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 3750
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
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
卷神经网络用于声纹识别
10-30
来自github，不可用于商业用途，仅供学习。
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 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·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
声纹识别之xvector
NonDay的博客
04-21 8450
TDNN 时延神经网络（TDNN）来自1989年的论文《Phoneme recognition using time-delay neural networks》。原文中主要使用TDNN来识别音素，在识别"B", "D", "G"三个浊音中得到98.5%的准确率，高于HMM的93.7%。 普通神经网络识别音素 在讲TDNN之前先说说一般的神经网络的是怎样识别音素的吧。假设要识别三个辅音"B"...
声纹识别X-Vector
06-09 4710
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...
文献阅读：X-VECTOR--用于说话人识别的鲁棒深度神经网络嵌入
Tristespirit的博客
04-18 2738
论文 论文：X-VECTORS: ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR SPEAKER RECOGNITION 摘要   被训练用于区分说话人的深度神经网络把可变长的话语映射为固定维度的embedding，也我们叫它x-vector。先前的研究发现这种embedding在利用大规模的训练数据集后性能优于了i-vector，但是搜集大量高质量的标记的训练数据是一个挑战，所以我们使用包含增加噪声和混响的数据增强来作为一种价格低廉的增加训练数据数量和提升鲁棒性的方法。x-vector在数据集WI
i-vector d-vector x-vector
weixin_39087379的博客
01-18 4866
一、i-vector i-vector 模型是输出一个400维的向量 二、d-vecto DNN 会输入一个固定长度的语音，对它做 Speaker Recognition。然后我们把这个模型的最后一层隐层抽取出来，它就是这段语音的 d-vector。不用 output layer 中的最后一层输出，因为它的维度是和训练时语者数目有关的。而是它前面的那一层隐层输出。 在实际预测的时候，输入语音是不等长的，会把语音截成多段，然后取这几段特征的d-vector的平均值作为最后的speaker embedding
x-vector(X-Vectors:Robust DNN embeddings For Speaker Recognition)
qq_41048571的博客
08-01 826
实现流程： 使用了TDNN架构。 橘黄色竖条表示mfcc帧，其维度为24，statistics pooling层以下的帧数是根据mfcc实际帧数计算得到。根据frame1-3的input x output中的output可知： 深蓝色竖条维数为512，浅黄色竖条维数为512，淡蓝色竖条维数为512 frame1： 输入端5条直线分别连接5帧，5*24=120，所以input x output=120 x 512； context=5表示一个深蓝色竖条对应5个橘黄色竖条； 每一次stride=1，表示红色
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。 ---
评论 5
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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

打赏作者

搬砖民工金币

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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