在说话人识别任务中,我们通常需要将每个说话人的声音样本嵌入到一个低维空间中,使得同一个说话人的声音嵌入向量距离较近,不同说话人的声音嵌入向量距离较远。设置 “--nPerSpeaker=2 举出一段代码
时间: 2024-03-10 16:45:39 浏览: 22
下面是一个使用“--nPerSpeaker=2”参数的示例代码片段:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import SpeakerDataset
# 定义数据集和数据加载器
train_dataset = SpeakerDataset(train_list='train_list.txt')
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4)
# 定义模型和优化器
model = nn.Sequential(
nn.Linear(256, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 64),
nn.ReLU(),
nn.Linear(64, 32)
)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 定义损失函数
criterion = nn.TripletMarginLoss(margin=1.0, p=2)
# 开始训练
for epoch in range(10):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(train_loader):
# 获取输入数据和标签
inputs, labels = data['audio'], data['label']
batch_size = inputs.size(0)
num_spk = len(torch.unique(labels))
# 将每个说话人的音频样本嵌入到低维空间
embeddings = torch.zeros(num_spk * 2, 32)
for j, spk in enumerate(torch.unique(labels)):
spk_inputs = inputs[labels == spk]
spk_embedding = model(spk_inputs)
embeddings[j*2:(j+1)*2] = spk_embedding[:2]
# 计算三元组损失
loss = 0.0
for j in range(num_spk):
anchor = embeddings[j*2]
pos = embeddings[j*2+1]
for k in range(num_spk):
if k == j:
continue
neg = embeddings[k*2]
loss += criterion(anchor, pos, neg)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 计算平均损失
running_loss += loss.item() * batch_size / (num_spk * 2)
print('Epoch %d, loss: %.4f' % (epoch+1, running_loss / len(train_dataset)))
```
在这个示例代码中,我们使用了一个三层的全连接神经网络作为嵌入模型,每个样本的输入维度为256,输出维度为32。在进行训练时,我们使用了“SpeakerDataset”类来加载音频数据,并将“--nPerSpeaker=2”设置为每个批次中每个说话人的音频数量。在训练过程中,我们首先将每个说话人的音频样本嵌入到32维的低维空间中,然后使用三元组损失来训练模型,以使同一说话人的嵌入向量距离较近,不同说话人的嵌入向量距离较远。