模型介绍
中文整理ERes2Net 语种识别模型
ERes2Net模型结合全局特征和局部特征，从而提高说话人识别性能。局部特征融合将一个单一残差块内的特征融合提取局部信号；全局特征融合使用不同层级输出的不同尺度声学特征聚合全局信号。ERes2Net-Large是参数量较大的ERes2Net模型，参数量为18.3M。
模型简述
ERes2Net局部融合如下图黄色部分所示，使用Attentianal feature fusion阶梯式融合各分组特征来增强局部信息连接，获取更细粒度特征；全局融合如下图绿色部分所示，通过自底向上的全局特征融合来增强说话人信息。
更详细的信息见
ERes2Net论文：An Enhanced Res2Net with Local and Global Feature Fusion for Speaker Verification
github项目地址：3D-Speaker
模型效果评估
在集外10s长的各语种识别准确率92%。
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。
训练和测试自己的ERes2Net-Base语种模型
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：
运行ERes2Net语种识别样例
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
3D-Speaker 开发者社区钉钉群
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