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声纹识别

介绍

声纹识别是一项用计算机程序自动提取说话人特征的技术。

这个 demo 是一个从给定音频文件提取说话人特征，它可以通过使用 PaddleSpeech 的单个命令或 python 中的几行代码来实现。

使用方法

1. 安装

请看安装文档。

你可以从 easy，medium，hard 三中方式中选择一种方式安装。

2. 准备输入

这个 demo 的输入应该是一个 WAV 文件（.wav），并且采样率必须与模型的采样率相同。

可以下载此 demo 的示例音频：

# 该音频的内容是数字串 85236145389
wget -c https://paddlespeech.bj.bcebos.com/vector/audio/85236145389.wav

3. 使用方法

• 命令行 (推荐使用)

  paddlespeech vector --task spk --input 85236145389.wav
  
  echo -e "demo1 85236145389.wav" > vec.job
  paddlespeech vector --task spk --input vec.job
  
  echo -e "demo2 85236145389.wav \n demo3 85236145389.wav" | paddlespeech vector --task spk
  

  使用方法：

  paddlespeech vector --help
  

  参数：

  • input(必须输入)：用于识别的音频文件。
  • model：声纹任务的模型，默认值：ecapatdnn_voxceleb12。
  • sample_rate：音频采样率，默认值：16000。
  • config：声纹任务的参数文件，若不设置则使用预训练模型中的默认配置，默认值：None。
  • ckpt_path：模型参数文件，若不设置则下载预训练模型使用，默认值：None。
  • device：执行预测的设备，默认值：当前系统下 paddlepaddle 的默认 device。

  输出：

  demo  {'dim': 192, 'embedding': array([ -5.749211  ,   9.505463  ,  -8.200284  ,  -5.2075014 ,
         5.3940268 ,  -3.04878   ,   1.611095  ,  10.127234  ,
       -10.534177  , -15.821609  ,   1.2032688 ,  -0.35080156,
         1.2629458 , -12.643498  ,  -2.5758228 , -11.343508  ,
         2.3385992 ,  -8.719341  ,  14.213509  ,  15.404744  ,
        -0.39327756,   6.338786  ,   2.688887  ,   8.7104025 ,
        17.469526  ,  -8.77959   ,   7.0576906 ,   4.648855  ,
        -1.3089896 , -23.294737  ,   8.013747  ,  13.891729  ,
        -9.926753  ,   5.655307  ,  -5.9422326 , -22.842539  ,
         0.6293588 , -18.46266   , -10.811862  ,   9.8192625 ,
         3.0070958 ,   3.8072643 ,  -2.3861165 ,   3.0821571 ,
       -14.739942  ,   1.7594414 ,  -0.6485091 ,   4.485623  ,
         2.0207152 ,   7.264915  ,  -6.40137   ,  23.63524   ,
         2.9711294 , -22.708025  ,   9.93719   ,  20.354511  ,
       -10.324688  ,  -0.700492  ,  -8.783211  ,  -5.27593   ,
        15.999649  ,   3.3004563 ,  12.747926  ,  15.429879  ,
         4.7849145 ,   5.6699696 ,  -2.3826702 ,  10.605882  ,
         3.9112158 ,   3.1500628 ,  15.859915  ,  -2.1832209 ,
       -23.908653  ,  -6.4799504 ,  -4.5365124 ,  -9.224193  ,
        14.568347  , -10.568833  ,   4.982321  ,  -4.342062  ,
         0.0914714 ,  12.645902  ,  -5.74285   ,  -3.2141201 ,
        -2.7173362 ,  -6.680575  ,   0.4757669 ,  -5.035051  ,
        -6.7964664 ,  16.865469  , -11.54324   ,   7.681869  ,
         0.44475392,   9.708182  ,  -8.932846  ,   0.4123232 ,
        -4.361452  ,   1.3948607 ,   9.511665  ,   0.11667654,
         2.9079323 ,   6.049952  ,   9.275183  , -18.078873  ,
         6.2983274 ,  -0.7500531 ,  -2.725033  ,  -7.6027865 ,
         3.3404543 ,   2.990815  ,   4.010979  ,  11.000591  ,
        -2.8873312 ,   7.1352735 , -16.79663   ,  18.495346  ,
       -14.293832  ,   7.89578   ,   2.2714825 ,  22.976387  ,
        -4.875734  ,  -3.0836344 ,  -2.9999814 ,  13.751918  ,
         6.448228  , -11.924197  ,   2.171869  ,   2.0423572 ,
        -6.173772  ,  10.778437  ,  25.77281   ,  -4.9495463 ,
        14.57806   ,   0.3044315 ,   2.6132357 ,  -7.591999  ,
        -2.076944  ,   9.025118  ,   1.7834753 ,  -3.1799617 ,
        -4.9401326 ,  23.465864  ,   5.1685796 ,  -9.018578  ,
         9.037825  ,  -4.4150195 ,   6.859591  , -12.274467  ,
        -0.88911164,   5.186309  ,  -3.9988663 , -13.638606  ,
        -9.925445  ,  -0.06329413,  -3.6709652 , -12.397416  ,
       -12.719869  ,  -1.395601  ,   2.1150916 ,   5.7381287 ,
        -4.4691963 ,  -3.82819   ,  -0.84233856,  -1.1604277 ,
       -13.490127  ,   8.731719  , -20.778936  , -11.495662  ,
         5.8033476 ,  -4.752041  ,  10.833007  ,  -6.717991  ,
         4.504732  ,  13.4244375 ,   1.1306485 ,   7.3435574 ,
         1.400918  ,  14.704036  ,  -9.501399  ,   7.2315617 ,
        -6.417456  ,   1.3333273 ,  11.872697  ,  -0.30664724,
         8.8845    ,   6.5569253 ,   4.7948146 ,   0.03662816,
        -8.704245  ,   6.224871  ,  -3.2701402 , -11.508579  ],
      dtype=float32)}
  

• Python API

  import paddle
  from paddlespeech.cli import VectorExecutor
  
  vector_executor = VectorExecutor()
  audio_emb = vector_executor(
      model='ecapatdnn_voxceleb12',
      sample_rate=16000,
      config=None,  # Set `config` and `ckpt_path` to None to use pretrained model.
      ckpt_path=None,
      audio_file='./85236145389.wav',
      force_yes=False,
      device=paddle.get_device())
  print('Audio embedding Result: \n{}'.format(audio_emb))
  

  输出：

  # Vector Result:
   {'dim': 192, 'embedding': array([ -5.749211  ,   9.505463  ,  -8.200284  ,  -5.2075014 ,
         5.3940268 ,  -3.04878   ,   1.611095  ,  10.127234  ,
       -10.534177  , -15.821609  ,   1.2032688 ,  -0.35080156,
         1.2629458 , -12.643498  ,  -2.5758228 , -11.343508  ,
         2.3385992 ,  -8.719341  ,  14.213509  ,  15.404744  ,
        -0.39327756,   6.338786  ,   2.688887  ,   8.7104025 ,
        17.469526  ,  -8.77959   ,   7.0576906 ,   4.648855  ,
        -1.3089896 , -23.294737  ,   8.013747  ,  13.891729  ,
        -9.926753  ,   5.655307  ,  -5.9422326 , -22.842539  ,
         0.6293588 , -18.46266   , -10.811862  ,   9.8192625 ,
         3.0070958 ,   3.8072643 ,  -2.3861165 ,   3.0821571 ,
       -14.739942  ,   1.7594414 ,  -0.6485091 ,   4.485623  ,
         2.0207152 ,   7.264915  ,  -6.40137   ,  23.63524   ,
         2.9711294 , -22.708025  ,   9.93719   ,  20.354511  ,
       -10.324688  ,  -0.700492  ,  -8.783211  ,  -5.27593   ,
        15.999649  ,   3.3004563 ,  12.747926  ,  15.429879  ,
         4.7849145 ,   5.6699696 ,  -2.3826702 ,  10.605882  ,
         3.9112158 ,   3.1500628 ,  15.859915  ,  -2.1832209 ,
       -23.908653  ,  -6.4799504 ,  -4.5365124 ,  -9.224193  ,
        14.568347  , -10.568833  ,   4.982321  ,  -4.342062  ,
         0.0914714 ,  12.645902  ,  -5.74285   ,  -3.2141201 ,
        -2.7173362 ,  -6.680575  ,   0.4757669 ,  -5.035051  ,
        -6.7964664 ,  16.865469  , -11.54324   ,   7.681869  ,
         0.44475392,   9.708182  ,  -8.932846  ,   0.4123232 ,
        -4.361452  ,   1.3948607 ,   9.511665  ,   0.11667654,
         2.9079323 ,   6.049952  ,   9.275183  , -18.078873  ,
         6.2983274 ,  -0.7500531 ,  -2.725033  ,  -7.6027865 ,
         3.3404543 ,   2.990815  ,   4.010979  ,  11.000591  ,
        -2.8873312 ,   7.1352735 , -16.79663   ,  18.495346  ,
       -14.293832  ,   7.89578   ,   2.2714825 ,  22.976387  ,
        -4.875734  ,  -3.0836344 ,  -2.9999814 ,  13.751918  ,
         6.448228  , -11.924197  ,   2.171869  ,   2.0423572 ,
        -6.173772  ,  10.778437  ,  25.77281   ,  -4.9495463 ,
        14.57806   ,   0.3044315 ,   2.6132357 ,  -7.591999  ,
        -2.076944  ,   9.025118  ,   1.7834753 ,  -3.1799617 ,
        -4.9401326 ,  23.465864  ,   5.1685796 ,  -9.018578  ,
         9.037825  ,  -4.4150195 ,   6.859591  , -12.274467  ,
        -0.88911164,   5.186309  ,  -3.9988663 , -13.638606  ,
        -9.925445  ,  -0.06329413,  -3.6709652 , -12.397416  ,
       -12.719869  ,  -1.395601  ,   2.1150916 ,   5.7381287 ,
        -4.4691963 ,  -3.82819   ,  -0.84233856,  -1.1604277 ,
       -13.490127  ,   8.731719  , -20.778936  , -11.495662  ,
         5.8033476 ,  -4.752041  ,  10.833007  ,  -6.717991  ,
         4.504732  ,  13.4244375 ,   1.1306485 ,   7.3435574 ,
         1.400918  ,  14.704036  ,  -9.501399  ,   7.2315617 ,
        -6.417456  ,   1.3333273 ,  11.872697  ,  -0.30664724,
         8.8845    ,   6.5569253 ,   4.7948146 ,   0.03662816,
        -8.704245  ,   6.224871  ,  -3.2701402 , -11.508579  ],
      dtype=float32)}
  

4.预训练模型

以下是 PaddleSpeech 提供的可以被命令行和 python API 使用的预训练模型列表：

模型	采样率
ecapatdnn_voxceleb12	16k