ERes2Net-Large说话人确认-中文-3D-Speaker-16k
ERes2Net-Large是基于卷积神经网络的说话人识别模型。相比于ERes2Net-Base，参数量更大，识别准确率更高。该模型使用开源数据集3D-Speaker训练，可以用于说话人确认、说话人日志、语音合成多项任务。
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3D-Speaker ERes2Net-Large 说话人识别模型
ERes2Net模型结合全局特征和局部特征，从而提高说话人识别性能。局部特征融合将一个单一残差块内的特征融合提取局部信号；全局特征融合使用不同层级输出的不同尺度声学特征聚合全局信号。ERes2Net-Large是参数量较大的ERes2Net模型，参数量为18.3M，在3D-Speaker各测试集中，识别性能优于ERes2Net-Base和ECAPA-TDNN。
模型简述
ERes2Net局部融合如下图黄色部分所示，使用Attentianal feature fusion阶梯式融合各分组特征来增强局部信息连接，获取更细粒度特征；全局融合如下图绿色部分所示，通过自底向上的全局特征融合来增强说话人信息。
更详细的信息见
- ERes2Net论文：An Enhanced Res2Net with Local and Global Feature Fusion for Speaker Verification
- 3D-Speaker论文：3D-Speaker: A Large-Scale Multi-Device, Multi-Distance, and Multi-Dialect Corpus for Speech Representation Disentanglement
- github项目地址：3D-Speaker
训练数据
本模型使用开源数据集3D-Speaker数据集进行训练，包含约10k个说话人，可以对16k采样率的中文音频进行识别。
模型效果评估
在3D-Speaker中文测试集:Cross Device, Cross-Distance, Cross-Dialect中EER评测结果如下：
| Model | Params | Cross-Device | Cross-Distance | Cross-Dialect |
|---|---|---|---|---|
| ECAPA-TDNN | 20.8M | 8.87% | 12.26% | 14.53% |
| CAM++ Base | 7.2M | 7.75% | 11.29% | 13.44% |
| ERes2Net Large | 18.3M | 6.89% | 10.36% | 11.97% |
在线体验 开发中…
在页面右侧，可以在“在线体验”栏内看到我们预先准备好的示例音频，点击播放按钮可以试听，点击“执行测试”按钮，会在下方“测试结果”栏中显示相似度得分(范围为[-1,1])和是否判断为同一个人。如果您想要测试自己的音频，可点“更换音频”按钮，选择上传或录制一段音频，完成后点击执行测试，识别内容将会在测试结果栏中显示。
在Notebook中体验
from modelscope.pipelines import pipeline
sv_pipline = pipeline(
task='speaker-verification',
model='damo/speech_eres2net_large_sv_zh-cn_3dspeaker_16k',
model_revision='v1.0.0'
)
speaker1_a_wav = 'https://modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common/repo?Revision=master&FilePath=examples/speaker1_a_cn_16k.wav'
speaker1_b_wav = 'https://modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common/repo?Revision=master&FilePath=examples/speaker1_b_cn_16k.wav'
speaker2_a_wav = 'https://modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_campplus_sv_zh-cn_16k-common/repo?Revision=master&FilePath=examples/speaker2_a_cn_16k.wav'
# 相同说话人语音
result = sv_pipline([speaker1_a_wav, speaker1_b_wav])
print(result)
# 不同说话人语音
result = sv_pipline([speaker1_a_wav, speaker2_a_wav])
print(result)
# 可以自定义得分阈值来进行识别
result = sv_pipline([speaker1_a_wav, speaker2_a_wav], thr=0.262)
print(result)
训练和测试自己的ERes2Net-Base模型
本项目已在3D-Speaker开源了训练、测试和推理代码，使用者可按下面方式下载安装使用：
git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/3D-Speaker.git && cd 3D-Speaker
conda create -n 3D-Speaker python=3.8
conda activate 3D-Speaker
pip install -r requirements.txt
运行ERes2Net在VoxCeleb集上的训练脚本
cd egs/3dspeaker/sv-eres2net
# 修改config下配置文件eres2net.yaml, m_channels设置为64
bash run.sh
使用本预训练模型快速提取embedding
pip install modelscope
cd 3D-Speaker
# 配置模型名称并指定wav路径，wav路径可以是单个wav，也可以包含多条wav路径的list文件
model_id=damo/speech_eres2net_large_sv_zh-cn_3dspeaker_16k
# 提取embedding
python speakerlab/bin/infer_sv.py --model_id $model_id --wavs $wav_path
相关论文以及引用信息
如果你觉得这个该模型有所帮助，请引用下面的相关的论文
@article{eres2net,
title={An Enhanced Res2Net with Local and Global Feature Fusion for Speaker Verification},
author={Yafeng Chen, Siqi Zheng, Hui Wang, Luyao Cheng, Qian Chen, Jiajun Qi},
booktitle={Interspeech 2023},
year={2023},
organization={IEEE}
}
@inproceedings{chen2023pushing,
title={3D-Speaker: A Large-Scale Multi-Device, Multi-Distance, and Multi-Dialect Corpus for Speech Representation Disentanglement},
author={Siqi Zheng, Luyao Cheng, Yafeng Chen, Hui Wang and Qian Chen},
url={https://arxiv.org/pdf/2306.15354.pdf},
year={2023}
}
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