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#                Data                 #
###########################################
augment: True
batch_size: 32
num_workers: 2
num_speakers: 1211 # 1211 vox1, 5994 vox2, 7205 vox1+2, test speakers: 41
shuffle: True
skip_prep: False
split_ratio: 0.9
chunk_duration: 3.0 # seconds
random_chunk: True
verification_file: data/vox1/veri_test2.txt

###########################################################
#                FEATURE EXTRACTION SETTING               #
###########################################################
# currently, we only support fbank
sr: 16000           # sample rate
n_mels: 80
window_size: 400     #25ms, sample rate 16000, 25 * 16000 / 1000 = 400 
hop_size: 160        #10ms, sample rate 16000, 10 * 16000 / 1000 = 160

###########################################################
#                       MODEL SETTING                     #
###########################################################
# currently, we only support ecapa-tdnn in the ecapa_tdnn.yaml
# if we want use another model, please choose another configuration yaml file
model:
  input_size: 80
  channels: [512, 512, 512, 512, 1536]
  kernel_sizes: [5, 3, 3, 3, 1]
  dilations: [1, 2, 3, 4, 1]
  attention_channels: 128
  lin_neurons: 192

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#                Training                 #
###########################################
seed: 1986 # according from speechbrain configuration
epochs: 100
save_interval: 10
log_interval: 10
learning_rate: 1e-8
max_lr: 1e-3
step_size: 140000

###########################################
#                loss                     #
###########################################
margin: 0.2
scale: 30

###########################################
#                Testing                  #
###########################################
global_embedding_norm: True
embedding_mean_norm: True
embedding_std_norm: False

###########################################
#                score-norm               #
###########################################
score_norm: s-norm
cohort_size: 20000 # amount of imposter utterances in normalization cohort
n_train_snts: 400000 # used for normalization stats