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vad函数matlab代码-tf-kaldi-speaker:tf-kaldi扬声器
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2021-05-20
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vad函数matlab代码更新2019/11/19 添加了多GPU培训。 可以在配置文件中指定GPU的数量。 有关更多详细信息,请参见示例,例如egs / voxceleb / v3 / run.sh。 添加一个标准的VoxCeleb示例,该示例使用egs / voxceleb / v2(使用tdnn)和v3(使用resnet)中的官方培训列表(即VoxCeleb2开发集)。 添加一个简单的ResNet + softmax示例,使用官方培训列表,该示例在VoxCeleb1测试集中的EER达到1.8%。 由于我们使用数据并行性,因此每步数据和梯度都会在GPU之间分布。 当使用过多的GPU时,这可能会限制速度。 但是对于2/4/8 GPU来说效果很好,对我来说还可以。 重要的提示: 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。 线程冲突将使提取速度极慢。 对我来说,我使用pi
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vad函数matlab代码-tf-kaldi-speaker:tf-kaldi扬声器 (175个子文件)
._DETware_v2.1 4KB
ivector-plda-applying.cc 4KB
slurm.conf 702B
slurm.conf 701B
fbank.conf 197B
._.DS_Store 4KB
._.DS_Store 4KB
._.DS_Store 4KB
._.DS_Store 4KB
impostor_scores 532KB
tdnn_softmax_1e-2_tdnn4_att_pretrain.json 2KB
tdnn_amsoftmax_m0.20_linear_bn_1e-2_mhe0.01.json 1KB
tdnn_amsoftmax_m0.20_linear_bn_1e-2_r0.01.json 1KB
tdnn_amsoftmax_m0.20_linear_bn_fn30_1e-2.json 1KB
tdnn_amsoftmax_m0.20_linear_bn_1e-2_g2.json 1KB
tdnn_arcsoftmax_m0.25_linear_bn_1e-2.json 1KB
tdnn_arcsoftmax_m0.35_linear_bn_1e-2.json 1KB
tdnn_arcsoftmax_m0.40_linear_bn_1e-2.json 1KB
tdnn_arcsoftmax_m0.15_linear_bn_1e-2.json 1KB
tdnn_arcsoftmax_m0.20_linear_bn_1e-2.json 1KB
tdnn_arcsoftmax_m0.30_linear_bn_1e-2.json 1KB
tdnn_arcsoftmax_m0.25_linear_bn_1e-2.json 1KB
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tdnn_softmax_1e-2.json 854B
tdnn_softmax_1e-2_g4.json 837B
tdnn_softmax_1e-2.json 821B
LICENSE 11KB
DET_usage.m 8KB
Compute_DET.m 4KB
ppndf.m 4KB
Plot_DET.m 3KB
tune_lr.m 2KB
Set_DET_limits.m 1KB
Min_DCF.m 976B
Get_DCF.m 926B
Eval_Spkr_Det.m 862B
Comp_Det.m 860B
Set_DCF.m 633B
score_distribution.m 302B
asoftmax_lambda_tuning.m 285B
thick.m 258B
README.md 8KB
RESULTS.md 4KB
CHANGELOG.md 416B
data_loader.py 84KB
trainer.py 67KB
loss.py 65KB
kaldi_io.py 61KB
test_utils.py 43KB
tdnn.py 29KB
utils.py 19KB
resnet.py 17KB
pooling.py 13KB
finetune.py 11KB
common.py 9KB
train.py 8KB
compute_embedding_mean_variance.py 6KB
extract_softmax_weights.py 6KB
compute_loglike.py 6KB
mgpu_tools.py 6KB
extract_frame.py 5KB
extract.py 5KB
compute_mean_posteriors.py 5KB
extract_angle.py 4KB
compute_gae2e_loss.py 4KB
prepare_for_libritts.py 3KB
finetune_lr_learning.py 3KB
train_lr_learning.py 3KB
extract_attention.py 3KB
convert_posteriors.py 2KB
target_logit_curve.py 2KB
combine_mean_posteriors.py 2KB
train_insight.py 2KB
posterior_mapping.py 2KB
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