音声技術が急速に発展する今日、話者確認技術は多くの分野で注目を集めています。ERes2NetV2モデルは、その卓越した性能と幅広い応用可能性で、多くの技術愛好家や開発者の関心を惹いています。本記事では、ERes2NetV2話者確認技術の奥義を一緒に探求しましょう。
1. ERes2NetV2モデルの概要
ERes2NetV2は、ERes2Netをベースに最適化されたモデルであり、主にモデルの剪枝を通じて冗長な構造を減らし、短時間の話者識別の精度を向上させています。局部融合においては、各グループの特徴を段階的に融合するAttentianal feature fusionを採用し、局部情報の接続を強化し、より細かい粒度の特徴を取得します。全局融合においては、自底向上的全局特徴融合を通じて話者情報を強化します。同時に、チャネル次元を増やして特徴の頑健性を向上させ、一部の特徴融合モジュールを削除して構造の冗長性を減らし、さらに拡張-圧縮-拡張の構造を追加して実験性能を向上させています。
2. モデルの学習データ
本モデルは、約20万人の話者を含む大規模な中国語話者データセットを用いて学習され、16kサンプリングレートの中国語音声を正確に識別することができます。これほど大規模な学習データにより、モデルは異なる話者や各种の音声環境においても高い識別精度と安定性を維持し、実際の応用における多様な音声識別ニーズを満たします。
3. モデル効果の評価
CN-Celeb中国語テストセットのEER評価結果の比較において、ERes2NetV2は優位性を示しています。ResNet34やECAPA-TDNNなどのモデルと比較して、ERes2NetV2の学習話者数が約20万人に達し、CN-Celebテストセット上のEER値は3.81%に過ぎません。これは他のモデルを明显に下回っており、話者確認タスクにおけるその卓越した性能と強力な汎化能力を十分に証明しています。
4. オンライン体験と実践
ERes2NetV2モデルを実際に体験する際には、ユーザーはページ右側の「オンライン体験」欄にある準備されたサンプル音声を見つけられます。再生ボタンをクリックして聴き、テストを実行するボタンをクリックすると、下方の「テスト結果」欄で類似度スコア（[-1,1]の範囲）と同一人物かどうかの判断結果を確認できます。さらに、ユーザーは「音声を変更する」ボタンをクリックして、自分の音声をアップロードまたは録音してテストし、モデルが異なる音声環境下でのパフォーマンスをより直感的に感じることができます。
5. Notebook での体験
Notebook 環境で ERes2NetV2 モデルを体験したいユーザーは、以下のコードを実行できます。
from modelscope.pipelines import pipeline
sv_pipeline = pipeline(
task='speaker-verification',
model='iic/speech_eres2netv2_sv_zh-cn_16k-common',
model_revision='v1.0.2'
)
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'
# 同じ話者の音声
result = sv_pipeline([speaker1_a_wav, speaker1_b_wav])
print(result)
# 異なる話者の音声
result = sv_pipeline([speaker1_a_wav, speaker2_a_wav])
print(result)
# 得点のしきい値を指定して認識を実行できます
result = sv_pipeline([speaker1_a_wav, speaker2_a_wav], thr=0.365)
print(result)上記のコードを実行することで、ユーザーは同じ話者や異なる話者の音声をテストし、必要に応じて得点のしきい値を指定して、より柔軟な話者確認操作を実現できます。
6. 自分自身のERes2NetV2モデルの学習とテスト
ユーザーが自分自身のERes2NetV2モデルを学習し、テストするために、3D-Speaker は関連する学習、テスト、推論コードをオープンソース化しています。ユーザーは以下の手順でダウンロードし、インストールして使用できます。
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環境設定が完了したら、ユーザーはVoxCelebデータセット上でERes2NetV2の学習スクリプトを実行できます。
cd egs/voxceleb/sv-eres2netv2
# run.sh で学習に使用するGPU情報をあらかじめ設定する必要があります。デフォルトは8枚のカードです。
bash run.sh7. embedding の迅速な抽出
事前学習済みモデルを使ってembeddingを素早く抽出したい場合は、以下のコマンドを参照してください。
pip install modelscope
cd 3D-Speaker
# モデル名を設定し、wavのパスを指定します。wavのパスは単一のwavファイルでも、複数のwavパスが含まれるリストファイルでもかまいません。
model_id=iic/speech_eres2netv2_sv_zh-cn_16k-common
# embeddingを抽出する
python speakerlab/bin/infer_sv.py --model_id $model_id --wavs $wav_path上記のコマンドを実行することで、ユーザーは音声のembeddingを簡単に迅速に抽出し、その後の音声分析や処理のために基盤を整えることができます。
8. 開発者コミュニティ
ERes2NetV2モデルの開発者やユーザーにとって、関連する開発者コミュニティに参加することは、技術サポートを受けるや経験を交流する重要な手段です。例えば、3D-Speaker 開発者コミュニティの丁丁群は、ユーザーに優れた交流プラットフォームを提供しており、モデルの使用、最適化、応用プロセスで互いに学び合い、助け合えます。
ERes2NetV2話者確認技術は、先進的なモデルアーキテクチャや優れたパフォーマンス、豊富な応用実践により、音声認識分野に新的な突破や発展の機会をもたらしています。研究者やエンジニアは、この技術からインスピレーションを得て、音声技術をより多くのシーンで革新を起こすことができます。
会社名：株式会社Dolphin AI
事業内容：
Dolphin SOE 英語発音評価サービスの開発＆販売
Dolphin Voice 音声対話SaaS Platformの開発＆販売
ドルフィンAIは自社開発のAI技術を持つ研究開発型のハイテク企業です。
独自技術の音声対話意図理解モデル(Dolphin Large Language Models)に基づき、音声認識、音声生成、意味理解、テキスト生成、機械翻訳、声紋認識、その他音声対話のフルチェーン技術を開発し、日本語、英語、中国語、韓国語、フランス語、スペイン語、ロシア語、ドイツ語、チベット語、タイ語、ベトナム語など20以上の言語に対応しています。
また、SaaSやオンプレミスのサービス形態を通じて、教育、医療、金融、その他の分野のお客様に基礎となるAI技術と業界ソリューションを提供しています。
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