【文件属性】：
文件名称：vad函数matlab代码-tf-kaldi-speaker:基于Kaldi和Tensorflow的神经说话人识别/验证系统
文件大小：575KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 07:29:04
系统开源
vad函数matlab代码由于版权问题，我只能发布在2019年1月之前开发的单个GPU版本。一些实现也需要改进，例如GPU内存分配。
该库仍可以用作说话者验证的框架。
多GPU和其他方法可以用更少的精力添加。
注意当您使用extract.sh提取发言人嵌入时，请确保TensorFlow是在没有MKL的情况下编译的。
据我所知，anaconda安装的TF的某些版本是使用MKL编译的。
当TF在CPU上运行时，它将使用多个线程。
如果您运行多个进程（例如40），这将是有害的。
线程冲突将使提取极其缓慢。
对我来说，我使用pip安装TF
1.12，并且可以正常工作。
概述
tf-kaldi-speaker使用和实现了基于神经网络的说话者验证系统。
主要思想是，可以使用Kaldi进行预处理和后期处理，而TF是构建神经网络的更好选择。
与Kaldi
nnet3相比，使用TF进行网络修改（例如，增加注意力，使用不同的损失函数）的成本更低。
还可以添加其他功能来支持与文本相关的说话者验证。
该项目的目的是使基于神经网络的说话人验证的研究更加容易。
我还尝试在论文中重现一些结果。
要求
Python：