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教你如何从分析到打造苹果"嘿 siri" 声纹识别系统 Baseline基本模型
第13任务： 102_3 - D-Vector
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任务列表
第1任务： SpeakerProjectSiri.zip
第2任务： 48 - 语音识别.zip
第3任务： 001 - 项目背景
第4任务： 002 - 了解项目的大概与发论文
第5任务： 003 - 程序的使用
第6任务： 004 - 程序的Unity前端测试
第7任务： 005 - 继续测试声音
第8任务： 006 - 完成测试模型
第9任务： 101 - 回顾RNN模型
第10任务： 102 - 回顾RNN模型
第11任务： 102_1 - 模型整体流程
第12任务： 102_2 - 模型注册和验证
第13任务： 102_3 - D-Vector
第14任务： 102_4 - X-Vector
第15任务： 102_5 - Attention
第16任务： 102_6 - 回顾第一个博客
第17任务： 102_7 - MFCC提取声音特征
第18任务： 103 - 短时傅里叶变化(了解即可)
第19任务： 104 - 创建工程
第20任务： 105 - 读取音频文件
第21任务： 106 - Librosa中load函数
第22任务： 107 - 短时傅里叶变化代码
第23任务： 108 - 参数提取
第24任务： 109 - 创建Yaml文件
第25任务： 110 - 完成增强字典
第26任务： 111 - 处理数据集
第27任务： 112 - 读取数据集
第28任务： 113 - 根据人读取数据
第29任务： 114 - 读取所有人的所有句话
第30任务： 115 - LSTM提取高阶特征信息
第31任务： 116 - 修改程序帧数为80帧
第32任务： 117 - 划分训练集和测试集
第33任务： 118 - 完成第一部分读取数据集
第34任务： 119 - 第一部分的总结
第35任务： 201 - 喂给模型的数据
第36任务： 202 - LSTM模型
第37任务： 203 - 相似度的判断
第38任务： 204 - 第一个人的中心点和第一句话做相似度判断
第39任务： 205 - 详细讲解相似度矩阵
第40任务： 206 - 相似度矩阵的含义
第41任务： 207 - 完美模型与相似度矩阵
第42任务： 208 - 查看论文的方法
第43任务： 209 - 查看笔记
第44任务： 210 - 损失函数的定义
第45任务： 211 - 完成模型的讲解
第46任务： 212 - 梳理模型测试流程
第47任务： 213 - 梳理模型训练流程
第48任务： 214 - 处理传入给模型的数据
第49任务： 215 - 查看模型输入数据
第50任务： 216 - 读取NPY文件
第51任务： 217 - 获得前N个人的话语
第52任务： 218 - 拿到前五句话
第53任务： 219 - Concat函数
第54任务： 220 - 按照行拼接
第55任务： 221 - 处理如果这个人说了两句话
第56任务： 222 - 复制列表拼接
第57任务： 223 - 完成拿到数据
第58任务： 224 - FBank与MFCC
第59任务： 225 - 深度学习中的FBank与MFCC
第60任务： 226 - 梅尔对数能量系数
第61任务： 227 - 梅尔特征能量系数与最终传入给模型的数据
第62任务： 228 - 如何手动的Reshape
第63任务： 229 - 完成模型参数的传入
第64任务： 230 - 完成第二部分的总结
第65任务： 301 - 语音识别模型的书写
第66任务： 302 - 书写LSTM模型
第67任务： 303 - 查看LSTM模型的输出
第68任务： 304 - 获得LSTM模型最后一层的输出
第69任务： 305 - 标准化
第70任务： 306 - 标准化的代码
第71任务： 307 - 拿到中心点
第72任务： 308 - 计算去掉当前句话的中心点
第73任务： 309 - 完成计算去掉当前句话的中心点
第74任务： 310 - 相似度矩阵S的计算
第75任务： 311 - 列表推导式
第76任务： 312 - 计算S
第77任务： 313 - 计算第一个人的相似度矩阵
第78任务： 314 - 解释相似度矩阵S第一个人的计算
第79任务： 315 - 余弦相似度
第80任务： 316 - 测试数据
第81任务： 317 - 遍历多个人
第82任务： 318 - 完成相似度矩阵S的讲解
第83任务： 319 - Similarity函数代码
第84任务： 320 - 计算除了本句话的中心点
第85任务： 321 - 书写Similarity函数代码
第86任务： 322 -书写最后S的代码
第87任务： 323 - 查看函数的BUG
第88任务： 324 - 损失函数的设置
第89任务： 325 - 获得第一个人的矩阵
第90任务： 326 - 同样的方式做损失函数
第91任务： 327 - 计算模型损失
第92任务： 328 - 得到第一个损失值
第93任务： 329 - 得到第二个损失值
第94任务： 330 - 完成模型的损失函数
第95任务： 331 - 优化损失
第96任务： 332 - 最小化损失
第97任务： 333 - 拿到梯度
第98任务： 334 - 完成梯度裁剪与更新
第99任务： 335 - 查看Loss损失
第100任务： 336 - 查找LOSS的异常
第101任务： 337 - 查找Loss的异常
第102任务： 338 - 解决Loss的异常
第103任务： 339 - 查看模型的参数
第104任务： 340 - 查看模型的参数
第105任务： 341 - 更改某些模型的梯度
第106任务： 342 - 查看模型的所有参数量
第107任务： 343 - 完成基本的模型
第108任务： 344 - 第三章小总结
第109任务： 345 - 算法整体回顾
第110任务： 346 - 算法整体回顾
第111任务： 347 - 损失函数的选择
第112任务： 348 - Contract损失与SoftMax损失
第113任务： 349 - 完成基本的模型
第114任务： 350 - 制作思维导图
第115任务： 351 - 总结知识点制作思维导图
第116任务： 352 - 声音预处理的原理思维导图
第117任务： 353 - 声音预处理的原理思维导图
第118任务： 354 - 短时傅里叶变化思维导图
第119任务： 355 - 完成声音预处理的思维导图
第120任务： 356 - 关于模型的思维导图
第121任务： 401 - 模型保存
第122任务： 402 - 完成模型的恢复
第123任务： 403 - 测试模型的保存与恢复
第124任务： 404 - 模型的Summary
第125任务： 405 - 完成基本的模型
第126任务： 501 - 回顾基本的模型
第127任务： 502 - 相似度矩阵
第128任务： 503 - 模型效果矩阵
第129任务： 504 - LSTM模型
第130任务： 505 - 计算中心点
第131任务： 506 - 验证中心点
第132任务： 507 - 完善计算相似度矩阵
第133任务： 508 - 模型相似度矩阵
第134任务： 509 - 模型的恢复
第135任务： 510 - 完成模型测试
