ECAPA-TDNN说话人模型

ECAPA-TDNN模型是基于时延神经网络构建的说话人模型，由于识别性能优异，已经被广泛使用在说话人识别领域中。该模型还可以用于说话人确认、说话人日志等任务。

模型结构简述

ECAPA-TDNN在传统的TDNN模型上有3种改进。第一，融合了一维的Res2Net层和Squeeze-and-Excitation模块，对特征channel之间的关系进行建模。第二，融合多个层级特征，同时利用网络浅层和深层的信息。第三，采用了基于attention机制的pooling层，生成基于全局attention的说话人特征。

训练数据

本模型使用公开的英文说话人数据集VoxCeleb2进行训练，可以对16k采样率的英文音频进行说话人识别。

模型效果评估

• 选择EER、minDCF作为客观评价指标。
• 在VoxCeleb1-O测试集上，EER = 0.862，minDCF(p_target=0.01, c_miss=c_fa=1) = 0.094。

如何快速体验模型效果

在Notebook中体验

对于有开发需求的使用者，特别推荐您使用Notebook进行离线处理。先登录ModelScope账号，点击模型页面右上角的“在Notebook中打开”按钮出现对话框，首次使用会提示您关联阿里云账号，按提示操作即可。关联账号后可进入选择启动实例界面，选择计算资源，建立实例，待实例创建完成后进入开发环境，输入api调用实例。

from modelscope.pipelines import pipeline
sv_pipeline = pipeline(
    task='speaker-verification',
    model='damo/speech_ecapa-tdnn_sv_en_voxceleb_16k'
)
speaker1_a_wav = 'https://modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_campplus_sv_en_voxceleb_16k/repo?Revision=master&FilePath=examples/speaker1_a_en_16k.wav'
speaker1_b_wav = 'https://modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_campplus_sv_en_voxceleb_16k/repo?Revision=master&FilePath=examples/speaker1_b_en_16k.wav'
speaker2_a_wav = 'https://modelscope.cn/api/v1/models/damo/speech_campplus_sv_en_voxceleb_16k/repo?Revision=master&FilePath=examples/speaker2_a_en_16k.wav'
# 相同说话人语音
result = sv_pipeline([speaker1_a_wav, speaker1_b_wav])
print(result)
# 不同说话人语音
result = sv_pipeline([speaker1_a_wav, speaker2_a_wav])
print(result)
# 可以自定义得分阈值来进行识别
result = sv_pipeline([speaker1_a_wav, speaker2_a_wav], thr=0.6)
print(result)

训练和测试自己的ECAPA-TDNN模型【开发中】

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

当前只推送了CAM++在VoxCeleb集上的训练样例，后续将推送ECAPATDNN、ResNet等更多的说话人模型。

cd egs/voxceleb/sv-cam++
# 需要在run.sh中提前配置训练使用的GPU信息，默认是4卡
bash run.sh

相关论文以及引用信息

@article{ecapa_tdnn,
  title={ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification},
  author={Brecht, Desplanques and Jenthe, Thienpondt and Kris, Demuynck},
  journal={arXiv preprint arXiv:2005.07143},
}