模型介绍
中文整理ECAPA-TDNN说话人模型
ECAPA-TDNN模型是基于时延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。
模型结构简述
ECAPA-TDNN在传统的TDNN模型上有3种改进。第一，融合了一维的Res2Net层和Squeeze-and-Excitation模块，对特征channel之间的关系进行建模。第二，融合多个层级特征，同时利用网络浅层和深层的信息。第三，采用了基于attention机制的pooling层，生成基于全局attention的说话人特征。
更详细的信息见
ECAPA-TDNN论文：ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification
3D-Speaker数据集：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 20.8M 9.07% 12.71% 14.90%
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ECAPA-TDNN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ECAPA-TDNN在3D-Speaker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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