怎么将标签数由batch_size改为batch_size乘nperspeaker

如果你想将标签数从 `batch_size` 改为 `batch_size` 乘以每个说话人的样本数 `nperspeaker`，你需要修改标签的生成方式。具体来说，你需要将每个说话人的标签分配给该说话人的每个样本，以便在训练过程中正确地计算损失函数和准确率。

以下是一种可能的实现方式：

1. 为每个说话人分配一个唯一的标签，从0到 `n_speaker-1` 编号。其中， `n_speaker` 是说话人的数量。

2. 在每个批次中，将 `batch_size` 个样本随机选择出来，并将它们分配到不同的说话人中。对于每个说话人，将其所有的样本分配到该说话人的标签中。这样，每个标签都将对应于一个说话人，并且每个说话人的样本数将是不同的。

以下是一些示例代码，用于生成具有 `batch_size` 个样本和 `n_speaker` 个说话人的标签：

import numpy as np

batch_size = 64
n_speaker = 100
nperspeaker = 10

# 为每个说话人分配一个唯一的标签
labels = np.arange(n_speaker)

# 随机选择batch_size个样本
samples = np.random.choice(n_speaker * nperspeaker, batch_size, replace=False)

# 将样本分配到不同的说话人中，并为每个样本生成对应的标签
batch_labels = np.zeros(batch_size, dtype=np.int64)
for i, sample in enumerate(samples):
    speaker = sample // nperspeaker
    batch_labels[i] = labels[speaker]

# 现在，batch_labels中包含了batch_size个标签，每个标签对应于一个说话人

通过这种方法，你可以将标签数从 `batch_size` 改为 `batch_size` 乘以每个说话人的样本数 `nperspeaker`，从而在使用AAMSoftmax进行训练时获得更好的结果。