模型介绍
中文整理3D-Speaker ResNet 说话人识别模型
ResNet模型是基于卷积神经网络构建的说话人模型，由于识别性能优异，已经被广泛使用在说话人识别领域中，还可用于说话人日志和语种识别等任务。
更详细的信息见
ResNet论文：Deep Residual Learning for Image Recognition
3D-Speaker论文：3D-Speaker: A Large-Scale Multi-Device, Multi-Distance, and Multi-Dialect Corpus for Speech Representation Disentanglement
github项目地址：3D-Speaker
训练数据
本模型使用达摩院开源数据集3D-Speaker数据集进行训练，包含约10k个说话人，可以对16k采样率的中文音频进行识别。
模型效果评估
在3D-Speaker中文测试集 Cross-Device, Cross-Distance, Cross-Dialect中EER评测结果如下：
Model Params Cross-Device Cross-Distance Cross-Dialect
:-----: :------: :------: :------: :------:
ECAPA-TDNN 20.8 M 8.87% 12.26% 14.53%
ResNet34 6.34 M 7.29% 8.98% 12.81%
在线体验
在页面右侧，可以在“在线体验”栏内看到我们预先准备好的示例音频，点击播放按钮可以试听，点击“执行测试”按钮，会在下方“测试结果”栏中显示相似度得分(范围为[-1,1])和是否判断为同一个人。如果您想要测试自己的音频，可点“更换音频”按钮，选择上传或录制一段音频，完成后点击执行测试，识别内容将会在测试结果栏中显示。
在Notebook中体验
训练和测试自己的ResNet34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ResNet34在VoxCeleb集上的训练脚本
使用本预训练模型快速提取embedding
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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