文件名称：VBx:x向量矢量化的变分贝叶斯HMM
文件大小：372.02MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-08 12:00:24
Python
VBHMM x向量的Diarization（aka VBx） 布尔诺工业大学针对CALLHOME，AMI和DIHARD II的简化配方。食谱包括 计算x向量 在x向量上进行聚集的层次聚类，作为产生初始化的第一步 在x向量上应用变分贝叶斯HMM以产生差分输出 分数化输出 有关完整食谱的更多详细信息，请参见F.Landini，J.Profant，M.Diez，L.Burget： VBx）的 如果您对VBx的原始版本（为第二次DIHARD挑战赛做准备）感兴趣，请参阅。如果您对为VoxSRC-20 Challenge（在VoxConverse上）的音轨4准备的VBx配方感兴趣，请参考。 用法 要运行配方，请使用相应的参数为不同的数据集执行运行脚本。请参考脚本以获取更多详细信息。 CALLHOME和DIHARD II配方需要相应的数据集，并且需要提供路径。对于AMI，需要下载录音（免费），但VAD段
【文件预览】：
VBx-master
----README.md(5KB)
----.gitmodules(211B)
----run_example.sh(1KB)
----AMI_run.sh(2KB)
----dscore()
----DIHARD2_run.sh(2KB)
----requirements.txt(99B)
----example()
--------rttm()
--------vad()
--------audios()
----CALLHOME_run.sh(2KB)
----setup.py(2KB)
----VBx()
--------free_gpu.sh(1KB)
--------predict.py(10KB)
--------features.py(7KB)
--------extract.sh(1KB)
--------kaldi_utils.py(5KB)
--------diarization_lib.py(11KB)
--------models()
--------__init__.py(149B)
--------VB_diarization.py(12KB)
--------vbhmm.py(8KB)
----AMI-diarization-setup()