数据集 / CAM++说话人确认-中文-通用-200k-Spkrs

CAM++说话人确认-中文-通用-200k-Spkrs 已完整同步

CAM++说话人识别模型

🚀 由 FunASR 驱动 · 阿里通义实验室开源工业级语音识别

本模型是 FunASR 语音生态的组件模型之一,可与 ASR 模型自由组合成完整流程(VAD 切分 · 标点恢复 · 说话人分离 · 情感识别)。FunASR 一行代码即可调用本模型。

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CAM++模型是基于密集连接时延神经网络的说话人识别模型。相比于一些主流的说话人识别模型，比如ResNet34和ECAPA-TDNN，CAM++具有更准确的说话人识别性能和更快的推理速度。该模型可以用于说话人确认、说话人日志、语音合成、说话人风格转化等多项任务。

模型简述

CAM++兼顾识别性能和推理效率，在公开的中文数据集CN-Celeb和英文数据集VoxCeleb上，相比主流的说话人识别模型ResNet34和ECAPA-TDNN，获得了更高的准确率，同时具有更快的推理速度。其模型结构如下图所示，整个模型包含两部分，残差卷积网络作为前端，时延神经网络结构作为主干。前端模块是2维卷积结构，用于提取更加局部和精细的时频特征。主干模块采用密集型连接，复用层级特征，提高计算效率。同时每一层中嵌入了一个轻量级的上下文相关的掩蔽(Context-aware Mask)模块，该模块通过多粒度的pooling操作提取不同尺度的上下文信息，生成的mask可以去除掉特征中的无关噪声，并保留关键的说话人信息。

更详细的信息见

训练数据

本模型使用大型中文说话人数据集进行训练，包含约200k个说话人。

模型效果评估

在CN-Celeb中文测试集的EER评测结果对比：

Model #Spks trained CN-Celeb Test
ResNet34 ~3k 6.97%
ECAPA-TDNN ~3k 7.45%
CAM++ ~3k 6.78%
CAM++ ~200k 4.32%

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_campplus_sv_zh-cn_16k-common',
    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_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，阈值越高，判定为同一人的条件越严格
result = sv_pipeline([speaker1_a_wav, speaker2_a_wav], thr=0.31)
print(result)
# 可以传入output_emb参数，输出结果中就会包含提取到的说话人embedding
result = sv_pipeline([speaker1_a_wav, speaker2_a_wav], output_emb=True)
print(result['embs'], result['outputs'])
# 可以传入save_dir参数，提取到的说话人embedding会存储在save_dir目录中
result = sv_pipeline([speaker1_a_wav, speaker2_a_wav], save_dir='savePath/')

训练和测试自己的CAM++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CAM++在VoxCeleb集上的训练样例

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

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_campplus_sv_zh-cn_16k-common
# 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{cam++,
  title={CAM++: A Fast and Efficient Network for Speaker Verification Using Context-Aware Masking},
  author={Hui Wang and Siqi Zheng and Yafeng Chen and Luyao Cheng and Qian Chen},
  journal={arXiv preprint arXiv:2303.00332},
}

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