摘要在本论文中，我们提出了一种新的损失函数，称为广义端到端(generalizedend-to-end，GE2E)损失，使得说话人验证模型的训练比以往基于元组的端到端（tuplebasedendtoend，TE2E）损失函数更加有效，与TE2E不同，GE2E损失函数以强调实例的方式更新网络，这些实例在训练过程的每个步骤中都难以验证。
摘要在本论文中，我们提出了一种新的损失函数，称为广义端到端(generalizedend-to-end，GE2E)损失，使得说话人验证模型的训练比以往基于元组的端到端(tuplebasedendtoend，TE2E)损失函数更加有效，与TE2E不同，GE2E损失函数以强调实例的方式更新网络，这些实例在训练过程的每个步骤中都难以验证。
最近使用GE2Eloss训练了一个提取SpeakerEmbedding的网络，GE2E的基本思想是：.GE2Elosspushestheembeddingtowardsthecentroidofthetruespeaker,andawayfromthecentroidofthemostsimilardifferentspeaker.GE2E.比较重要的几点：.gradientscale:0.01w/b,projectkernel/bias0.5.论文使用SGD很...
论文从损失函数层面进行优化和改进，提出了softmax和contrast两种损失；这两种损失的目的都是使得验证样本与所属说话人中心之间的得分趋近于1，同时与其它说话人中心的得分趋近于0；从实验效果看，GE2E相比于attentioned-based的TE2E确实效果更
GE2ELoss.Generalizedend-to-end(GE2E)loss是谷歌在论文[4]中提出的新损失函数，还是比较有创意的。.与TE2Eloss和Tripletloss相比，它每次更新都和多个人相比，因此号称能使训练时间更短，说话人验证精度更高。.其基本思路如图1所示，挑选个人，每人句话，通过...
在此论文中，我们提出一种新的损失函数：泛化端到端（GE2E）损失函数。相比于之前基于元组的端到端（TE2E）损失函数，该函数使得声纹识别模型的训练变得更高效。不同于TE2E，GE2E损失函数在训练过程中，依据每一步所遇到的最困难样本来更新
DeepSpeaker_RawNet_GE2E声纹识别对比,GE2E论文翻译,python——语音信号读取、分帧、加窗,DeepSpeaker,SpeakerRecognition,论文总结DeepSpeaker_RawNet_GE2E分别在VCTK、AISHELL1和VoxCeleb1三个标准公开数据集上对三种端到端...
而GE2ELoss定义为以上两种损失函数之和：??此外，为了训练的稳定性，论文中建议在计算本人和本人某句话相似度的时候，不要让该句话的embedding来参与计算本人的embedding，即实际上：（4）数据集：未公开
在此论文中，我们提出一种新的损失函数：泛化端到端（GE2E）损失函数。相比于之前基于元组的端到端（TE2E）损失函数，该函数使得声纹识别模型的训练变得更高效。不同于TE2E，GE2E损失函数在训练过程中，依据每一步所遇到的最困难样本来更新
论文：ATTENTION-BASEDMODELSFORTEXT-DEPENDENTSPEAKERVERIFICATION思想：可以看作是在Google15年提出的d-vector算法的滑窗最大池化：采用固定大小窗口沿着权重α的维度进行滑动，每个窗口取保留最大值，其余置为0
GE2E比较重要的几点:gradientscale:0.01w/b,projectkernel/bias0.5论文使用SGD很好用,我在实验的时候,使用Adam完全不work,通常Adam不会差,可能...
公式中,GE2E的一次更新,相当于TE2E的至少2(N-1)次迭代,M为说话人句子个数,P为抽取的句子个数,P=M意味着抽取说话人所有样本结论:论文从损失函数层面进行优化和改进,提出了softmax和...
公式中,GE2E的一次更新,相当于TE2E的至少2(N-1)次迭代,M为说话人句子个数,P为抽取的句子个数,P=M意味着抽取说话人所有样本结论:论文从损失函数层面进行优化和...
GE2Eloss全称为Generalizedendtoendlossfunction。它聚焦于embedding的差异性,比TE2E(tuple-basedendto-endlossfunction)损失函数更有效。前提准备batch的形式每...
论文>期刊/会议论文>CorporateFinanceGE2eInterestRates137interestrateNPVfallslongerprofitable.positivecashflowshigherrate,whichreduces...
SNetworkCandidate:ZhaoRongfangSpecialty:ComputerAppficationTechnologySupervisor:ProfessorGengYushuiShandongInstituteofLightIndustry,Jinan,ChinaJune,2...
GE2E介绍软件架构安装教程使用说明参与贡献GE2E介绍基于谷歌的广义端到端网络因无法获取元数据集,故这里采用数据集VCTK来实现。软件架构软件架构说明安装教程环...
例如,Graves等[16]从手写文本中提取一系列几何或图像特征,而Su和Lu[33]将字符图像转换为序列HOG特征。预处理步骤于流程中的后续组件,因此基于RNN的现有系统...
推荐：原来，丢弃Transformer，全卷积网络也可以实现E2E检测。 论文4：ConvTransformer:AConvolutionalTransformerNetworkforVideoFrameSynthesis 作者：ZhouyongLiu...
本文盘点CVPR2020所有目标检测相关论文,总计64篇论文,感觉最大的特点是3D目标检测研究工作很多有21篇,尤其是工业界单位,可能是自动驾驶热带来的。2D目标检测依然很热,神经...