ECAPA-TDNN-CNCeleb

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ECAPA-TDNN-CNCeleb

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针对CN-Celeb数据集的基于ECAPA-TDNN的说话人识别的pytorch实现

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# 介绍

此项目针对 CN-Celeb 数据集所开发，框架采用 `ECAPA-TDNN + AAM-Softmax`。

## 性能

|   训练数据   |    测试数据     | Augment | EER (%) | minDCF (0.01) |
|:--------:|:-----------:|:-------:|:-------:|:-------------:|
| CN-2-dev | CN-1-trials |   No    |  11.7   |    0.4999     |

# Quick Start

## 准备工作

### 数据
* CN-Celeb 1  [[点此下载]](http://openslr.org/82/)
* CN-Celeb 2  [[点此下载]](http://openslr.org/82/)
> CN-Celeb 原始数据是 flac 格式，考虑到转换格式又要占磁盘空间，就直接读取 flac 格式进行训练了。

### 环境

```
conda create -n cnceleb python=3.8.13 anaconda
conda activate cnceleb
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
```
> pip 安装不了可以试试下面其他的源
> * 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
> * 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
> * 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
> * 华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
> * 山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
> * 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

## 训练
1. 在 `trainECAPAModel.py` 配置好对应路径
2. 激活 conda 环境 `conda activate cnceleb`
3. 运行 `python trainECAPAModel.py`

## 测试
1. 在主程序中设置定义 `initial_model` 路径
2. 运行`python trainECAPAModel.py --eval`

## Acknowledge

本项目基于 [TaoRuijie/ECAPA-TDNN](https://github.com/TaoRuijie/ECAPA-TDNN) 修改，并参考了 [Lantian Li/Sunine](https://gitlab.com/csltstu/sunine)。

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