声纹识别

基于Pytorch实现的说话人日志（说话人分离）VoiceprintRecognition_Pytorch 是博主开源的一款声纹识别框架，该框架支持EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法，支持AAMLoss、AMLoss、ARMLoss、CELoss等多种损失函数。该框架支持多种关于声纹识别的处理，比如声纹对，比声纹检索，以及本文章需要介绍的说话人日志（说话人分离）。

语音音频（wav）声纹识别-技术实现-python通过pyannote.audio 实现语音音频声纹识别。安装：示例音频下载地址：【免费】语音音频（WAV）声纹识别示例资源-CSDN文库

顶呱呱程序

2-7 基于matlab实现声纹识别基于matlab实现声纹识别，通过提取声音信号的MFCC特征，然后形成特征向量，通过训练语音，对测试语音进行识别，可以识别训练库内的声音，也可以识别出训练库外的声音。程序已调通，可直接运行。

基于PaddlePaddle实现的声纹识别系统本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法，使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对应项目中的AAMLoss，对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接，除此之外，还

基于Pytorch实现的声纹识别系统本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法，使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对应项目中的AAMLoss，对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接，除此之外，还