ppvector 1.1.5
Voice Print Recognition toolkit on PaddlePaddle
Keywords: Voice, paddle

# 基于PaddlePaddle实现的声纹识别系统

![python version](https://img.shields.io/badge/python-3.8+-orange.svg)
![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle)
![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle)
![GitHub](https://img.shields.io/github/license/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle)
![支持系统](https://img.shields.io/badge/支持系统-Win/Linux/MAC-9cf)

本分支为1.1版本，如果要使用之前的1.0版本请在[1.0.5分支](https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle/tree/release/1.0.5)使用。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，还支持AMLoss、ARMLoss、CELoss等多种损失函数。

**欢迎大家扫码入知识星球或者QQ群讨论，知识星球里面提供项目的模型文件和博主其他相关项目的模型文件，也包括其他一些资源。**

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</div>


使用环境：

 - Anaconda 3
 - Python 3.11
 - PaddlePaddle 2.5.1
 - Windows 10 or Ubuntu 18.04

# 目录

- [项目介绍](#基于PaddlePaddle实现的声纹识别系统)
- [项目记录](#项目记录)
- [项目特性](#项目特性)
- [安装环境](#安装环境)
- [创建数据](#创建数据)
- [修改预处理方法（可选）](#修改预处理方法可选)
- [提取特征（可选）](#提取特征可选)
- [训练模型](#训练模型)
- [评估模型](#评估模型)
- [推理接口](#推理接口)
- [声纹对比](#声纹对比)
- [声纹识别](#声纹识别)
- [说话人日志（分离说话人）](#说话人日志分离说话人)


# 项目记录

1. 2024.10.13：发布1.1版本。

# 项目特性

1. 支持模型：EcapaTdnn、TDNN、Res2Net、ResNetSE、ERes2Net、CAM++
2. 支持池化层：AttentiveStatsPool(ASP)、SelfAttentivePooling(SAP)、TemporalStatisticsPooling(TSP)、TemporalAveragePooling(TAP)、TemporalStatsPool(TSTP)
3. 支持损失函数：AAMLoss、SphereFace2、AMLoss、ARMLoss、CELoss、SubCenterLoss、TripletAngularMarginLoss
4. 支持预处理方法：MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank
5. 支持数据增强方法：语速增强、音量增强、噪声增强、混响增强、SpecAugment

**模型论文：**

- EcapaTdnn：[ECAPA-TDNN: Emphasized Channel Attention, Propagation and Aggregation in TDNN Based Speaker Verification](https://arxiv.org/abs/2005.07143v3)
- TDNN：[Prediction of speech intelligibility with DNN-based performance measures](https://arxiv.org/abs/2203.09148)
- Res2Net：[Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture](https://arxiv.org/abs/1904.01169)
- ResNetSE：[Squeeze-and-Excitation Networks](https://arxiv.org/abs/1709.01507)
- CAMPPlus：[CAM++: A Fast and Efficient Network for Speaker Verification Using Context-Aware Masking](https://arxiv.org/abs/2303.00332v3)
- ERes2Net：[An Enhanced Res2Net with Local and Global Feature Fusion for Speaker Verification](https://arxiv.org/abs/2305.12838v1)

# 模型下载

### 训练CN-Celeb数据，共有2796个说话人。

|     模型     | Params(M) |                数据集                 | train speakers | threshold |   EER   | MinDCF  |   模型下载   |
|:----------:|:---------:|:----------------------------------:|:--------------:|:---------:|:-------:|:-------:|:--------:|
| ERes2NetV2 |    6.6    | [CN-Celeb](http://openslr.org/82/) |      2796      |   0.20    | 0.08071 | 0.45720 | 加入知识星球获取 |
|  ERes2Net  |    6.6    | [CN-Celeb](http://openslr.org/82/) |      2796      |   0.20    | 0.08125 | 0.45574 | 加入知识星球获取 |
|   CAM++    |    6.8    | [CN-Celeb](http://openslr.org/82/) |      2796      |   0.23    | 0.08336 | 0.48542 | 加入知识星球获取 |
|  ResNetSE  |    7.8    | [CN-Celeb](http://openslr.org/82/) |      2796      |   0.19    | 0.08544 | 0.49145 | 加入知识星球获取 |
| EcapaTdnn  |    6.1    | [CN-Celeb](http://openslr.org/82/) |      2796      |   0.24    | 0.09254 | 0.51364 | 加入知识星球获取 |
|    TDNN    |    2.6    | [CN-Celeb](http://openslr.org/82/) |      2796      |   0.24    | 0.10831 | 0.59551 | 加入知识星球获取 |
|  Res2Net   |    5.0    | [CN-Celeb](http://openslr.org/82/) |      2796      |   0.26    | 0.15658 | 0.67347 | 加入知识星球获取 |
|   CAM++    |    6.8    |               更大数据集                |      2W+       |   0.34    | 0.07884 | 0.52738 | 加入知识星球获取 |
|   CAM++    |    6.8    |               其他数据集                |      20W       |   0.29    | 0.04768 | 0.31429 | 加入知识星球获取 |
| ERes2NetV2 |   56.2    |               其他数据集                |      20W+      |   0.36    | 0.03840 | 0.24315 | 加入知识星球获取 |
|  ERes2Net  |   55.1    |               其他数据集                |      20W       |   0.36    | 0.02939 | 0.18355 | 加入知识星球获取 |

说明：
1. 评估的测试集为[CN-Celeb的测试集](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/233361)，包含196个说话人。
2. 使用语速增强分类大小翻三倍`speed_perturb_3_class: True`。
3. 使用的预处理方法为`Fbank`，损失函数为`AAMLoss`。
4. 参数数量不包含了分类器的参数数量。


### 训练VoxCeleb1&2数据，共有7205个说话人。

|     模型     | Params(M) |     数据集     | train speakers | threshold |   EER   | MinDCF  |   模型下载   |
|:----------:|:---------:|:-----------:|:--------------:|:---------:|:-------:|:-------:|:--------:|
|   CAM++    |    6.8    | VoxCeleb1&2 |      7205      |   0.23    | 0.02437 | 0.15546 | 加入知识星球获取 |
| EcapaTdnn  |    6.1    | VoxCeleb1&2 |      7205      |   0.25    | 0.02471 | 0.16138 | 加入知识星球获取 |
| ERes2NetV2 |    6.6    | VoxCeleb1&2 |      7205      |   0.21    | 0.02735 | 0.17692 | 加入知识星球获取 |
|  ERes2Net  |    6.6    | VoxCeleb1&2 |      7205      |   0.20    | 0.02947 | 0.17314 | 加入知识星球获取 |
|  ResNetSE  |    7.8    | VoxCeleb1&2 |      7205      |   0.23    | 0.03197 | 0.23065 | 加入知识星球获取 |
|    TDNN    |    2.6    | VoxCeleb1&2 |      7205      |   0.24    | 0.03489 | 0.26796 | 加入知识星球获取 |
|  Res2Net   |    5.0    | VoxCeleb1&2 |      7205      |   0.27    | 0.05891 | 0.49239 | 加入知识星球获取 |
|   CAM++    |    6.8    |    更大数据集    |      2W+       |   0.28    | 0.03192 | 0.22032 | 加入知识星球获取 |
|   CAM++    |    6.8    |    其他数据集    |      20W+      |   0.49    | 0.10331 | 0.71206 | 加入知识星球获取 |
| ERes2NetV2 |   56.2    |    其他数据集    |      20W+      |   0.52    | 0.08649 | 0.64201 | 加入知识星球获取 |
|  ERes2Net  |   55.1    |    其他数据集    |      20W+      |   0.53    | 0.08903 | 0.62131 | 加入知识星球获取 |

说明：

1. 评估的测试集为[VoxCeleb1&2的测试集](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/255977)，包含158个说话人。
2. 使用语速增强分类大小翻三倍`speed_perturb_3_class: True`。
3. 使用的预处理方法为`Fbank`，损失函数为`AAMLoss`。
4. 参数数量不包含了分类器的参数数量。


### 预处理方法效果对比实验

|     预处理方法      |   数据集    | train speakers | threshold |   EER   | MinDCF  |
|:--------------:|:--------:|:--------------:|:---------:|:-------:|:-------:|
|     Fbank      | CN-Celeb |      2796      |  0.14574  | 0.10988 | 0.58955 | 
|      MFCC      | CN-Celeb |      2796      |  0.14868  | 0.11483 | 0.61275 | 
|  Spectrogram   | CN-Celeb |      2796      |  0.14962  | 0.11613 | 0.60057 | 
| MelSpectrogram | CN-Celeb |      2796      |  0.13458  | 0.12498 | 0.60741 | 

说明：

1. 测试结果来源于[VoiceprintRecognition-Pytorch](github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch)，仅供参考。
2. 评估的测试集为[CN-Celeb的测试集](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/233361)，包含196个说话人。
3. 实验数据为[CN-Celeb](http://openslr.org/82/)，实验模型为`CAM++`，损失函数为`AAMLoss`。
4. 数据使用`extract_features.py`提前提取特征，也就是说训练中没有使用对音频的数据增强。


### 损失函数效果对比实验

|           损失函数           |   数据集    | train speakers | threshold |   EER   |    MinDCF     |
|:------------------------:|:--------:|:--------------:|:---------:|:-------:|:-------------:|
|         AAMLoss          | CN-Celeb |      2796      |  0.14574  | 0.10988 |    0.58955    |
|       SphereFace2        | CN-Celeb |      2796      |  0.20377  | 0.11309 |    0.61536    |
| TripletAngularMarginLoss | CN-Celeb |      2796      |  0.28940  | 0.11749 |    0.63735    |
|      SubCenterLoss       | CN-Celeb |      2796      |  0.13126  | 0.11775 |    0.56995    |
|         ARMLoss          | CN-Celeb |      2796      |  0.14563  | 0.11805 |    0.57171    |
|          AMLoss          | CN-Celeb |      2796      |  0.12870  | 0.12301 |    0.63263    |
|          CELoss          | CN-Celeb |      2796      |  0.13607  | 0.12684 |    0.65176    |

说明：

1. 测试结果来源于[VoiceprintRecognition-Pytorch](github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch)，仅供参考。
2. 评估的测试集为[CN-Celeb的测试集](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/233361)，包含196个说话人。
3. 实验数据为[CN-Celeb](http://openslr.org/82/)，实验模型为`CAM++`，预处理方法为`Fbank`。
4. 数据使用`extract_features.py`提前提取特征，也就是说训练中没有使用对音频的数据增强。


## 安装环境

 - 首先安装的是PaddlePaddle的2.6.1以上的版本，如果已经安装过了，请跳过。
```shell
conda install paddlepaddle-gpu==2.6.1 cudatoolkit=11.7 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge
```

 - 安装ppvector库。
 
使用pip安装，命令如下：
```shell
python -m pip install ppvector -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

**建议源码安装**，源码安装能保证使用最新代码。
```shell
git clone https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle.git
cd VoiceprintRecognition-PaddlePaddle/
pip install .
```

# 创建数据
本教程笔者使用的是[CN-Celeb](https://openslr.elda.org/resources/82)，这个数据集一共有约3000个人的语音数据，有65W+条语音数据，下载之后要解压数据集到`dataset`目录，另外如果要评估，还需要下载[CN-Celeb的测试集](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/233361)。如果读者有其他更好的数据集，可以混合在一起使用，但最好是要用python的工具模块aukit处理音频，降噪和去除静音。

首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为`<语音文件路径\t语音分类标签>`，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，语音分类标签是指说话人的唯一ID，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数，把这些数据集都写在同一个数据列表中。

执行`create_data.py`程序完成数据准备。
```shell
python create_data.py
```

执行上面的程序之后，会生成以下的数据格式，如果要自定义数据，参考如下数据列表，前面是音频的相对路径，后面的是该音频对应的说话人的标签，就跟分类一样。**自定义数据集的注意**，测试数据列表的ID可以不用跟训练的ID一样，也就是说测试的数据的说话人可以不用出现在训练集，只要保证测试数据列表中同一个人相同的ID即可。
```
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-03-019.flac      2795
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-10-023.flac      2795
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-06-025.flac      2795
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-04-014.flac      2795
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-06-030.flac      2795
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-10-032.flac      2795
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-06-028.flac      2795
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-10-031.flac      2795
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-05-003.flac      2795
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-04-017.flac      2795
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-10-016.flac      2795
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-09-001.flac      2795
dataset/CN-Celeb2_flac/data/id11999/recitation-05-010.flac      2795
```

# 修改预处理方法（可选）

配置文件中默认使用的是Fbank预处理方法，如果要使用其他预处理方法，可以修改配置文件中的安装下面方式修改，具体的值可以根据自己情况修改。如果不清楚如何设置参数，可以直接删除该部分，直接使用默认值。

```yaml
# 数据预处理参数
preprocess_conf:
  # 音频预处理方法，支持：LogMelSpectrogram、MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank
  feature_method: 'Fbank'
  # 设置API参数，更参数查看对应API，不清楚的可以直接删除该部分，直接使用默认值
  method_args:
    sr: 16000
    n_mels: 80
```

# 提取特征（可选）

在训练过程中，首先是要读取音频数据，然后提取特征，最后再进行训练。其中读取音频数据、提取特征也是比较消耗时间的，所以我们可以选择提前提取好取特征，训练模型的是就可以直接加载提取好的特征，这样训练速度会更快。这个提取特征是可选择，如果没有提取好的特征，训练模型的时候就会从读取音频数据，然后提取特征开始。提取特征步骤如下：

1. 执行`extract_features.py`，提取特征，特征会保存在`dataset/features`目录下，并生成新的数据列表`train_list_features.txt`、`enroll_list_features.txt`和`trials_list_features.txt`。

```shell
python extract_features.py --configs=configs/cam++.yml --save_dir=dataset/features
```

2. 修改配置文件，将`dataset_conf.train_list`、`dataset_conf.enroll_list`和`dataset_conf.trials_list`修改为`train_list_features.txt`、`enroll_list_features.txt`和`trials_list_features.txt`。


# 训练模型
使用`train.py`训练模型，本项目支持多个音频预处理方式，通过`configs/ecapa_tdnn.yml`配置文件的参数`preprocess_conf.feature_method`可以指定，`MelSpectrogram`为梅尔频谱，`Spectrogram`为语谱图，`MFCC`梅尔频谱倒谱系数。通过参数`augment_conf_path`可以指定数据增强方式。训练过程中，会使用VisualDL保存训练日志，通过启动VisualDL可以随时查看训练结果，启动命令`visualdl --logdir=log --host 0.0.0.0`
```shell
# 单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py
# 多卡训练
python -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1' train.py
```

训练输出日志：
```
[2023-08-05 09:52:06.497988 INFO   ] utils:print_arguments:13 - ----------- 额外配置参数 -----------
[2023-08-05 09:52:06.498094 INFO   ] utils:print_arguments:15 - configs: configs/ecapa_tdnn.yml
[2023-08-05 09:52:06.498149 INFO   ] utils:print_arguments:15 - do_eval: True
[2023-08-05 09:52:06.498191 INFO   ] utils:print_arguments:15 - local_rank: 0
[2023-08-05 09:52:06.498230 INFO   ] utils:print_arguments:15 - pretrained_model: None
[2023-08-05 09:52:06.498269 INFO   ] utils:print_arguments:15 - resume_model: None
[2023-08-05 09:52:06.498306 INFO   ] utils:print_arguments:15 - save_model_path: models/
[2023-08-05 09:52:06.498342 INFO   ] utils:print_arguments:15 - use_gpu: True
[2023-08-05 09:52:06.498378 INFO   ] utils:print_arguments:16 - ------------------------------------------------
[2023-08-05 09:52:06.513761 INFO   ] utils:print_arguments:18 - ----------- 配置文件参数 -----------
[2023-08-05 09:52:06.513906 INFO   ] utils:print_arguments:21 - dataset_conf:
[2023-08-05 09:52:06.513957 INFO   ] utils:print_arguments:24 -         dataLoader:
[2023-08-05 09:52:06.513995 INFO   ] utils:print_arguments:26 -                 batch_size: 64
[2023-08-05 09:52:06.514031 INFO   ] utils:print_arguments:26 -                 num_workers: 4
[2023-08-05 09:52:06.514066 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         do_vad: False
[2023-08-05 09:52:06.514101 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         enroll_list: dataset/enroll_list.txt
[2023-08-05 09:52:06.514135 INFO   ] utils:print_arguments:24 -         eval_conf:
[2023-08-05 09:52:06.514169 INFO   ] utils:print_arguments:26 -                 batch_size: 1
[2023-08-05 09:52:06.514203 INFO   ] utils:print_arguments:26 -                 max_duration: 20
[2023-08-05 09:52:06.514237 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         max_duration: 3
[2023-08-05 09:52:06.514274 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         min_duration: 0.5
[2023-08-05 09:52:06.514308 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         noise_aug_prob: 0.2
[2023-08-05 09:52:06.514342 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         noise_dir: dataset/noise
[2023-08-05 09:52:06.514374 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         num_speakers: 3242
[2023-08-05 09:52:06.514408 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         sample_rate: 16000
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[2023-08-05 09:52:06.514609 INFO   ] utils:print_arguments:21 - loss_conf:
[2023-08-05 09:52:06.514643 INFO   ] utils:print_arguments:24 -         args:
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[2023-08-05 09:52:06.515017 INFO   ] utils:print_arguments:26 -                 pooling_type: ASP
[2023-08-05 09:52:06.515050 INFO   ] utils:print_arguments:24 -         classifier:
[2023-08-05 09:52:06.515084 INFO   ] utils:print_arguments:26 -                 num_blocks: 0
[2023-08-05 09:52:06.515118 INFO   ] utils:print_arguments:21 - optimizer_conf:
[2023-08-05 09:52:06.515154 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         learning_rate: 0.001
[2023-08-05 09:52:06.515188 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         optimizer: Adam
[2023-08-05 09:52:06.515221 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         scheduler: CosineAnnealingLR
[2023-08-05 09:52:06.515254 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         scheduler_args: None
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[2023-08-05 09:52:06.515323 INFO   ] utils:print_arguments:21 - preprocess_conf:
[2023-08-05 09:52:06.515357 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         feature_method: MelSpectrogram
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[2023-08-05 09:52:06.515493 INFO   ] utils:print_arguments:26 -                 hop_length: 320
[2023-08-05 09:52:06.515527 INFO   ] utils:print_arguments:26 -                 n_fft: 1024
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[2023-08-05 09:52:06.515626 INFO   ] utils:print_arguments:26 -                 win_length: 1024
[2023-08-05 09:52:06.515660 INFO   ] utils:print_arguments:21 - train_conf:
[2023-08-05 09:52:06.515694 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         log_interval: 100
[2023-08-05 09:52:06.515728 INFO   ] utils:print_arguments:28 -         max_epoch: 30
[2023-08-05 09:52:06.515761 INFO   ] utils:print_arguments:30 - use_model: EcapaTdnn
[2023-08-05 09:52:06.515794 INFO   ] utils:print_arguments:31 - ------------------------------------------------
----------------------------------------------------------------------------------------
        Layer (type)             Input Shape          Output Shape         Param #    
========================================================================================
          Conv1D-2              [[1, 64, 102]]        [1, 512, 98]         164,352    
          Conv1d-1              [[1, 64, 98]]         [1, 512, 98]            0       
           ReLU-1               [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
       BatchNorm1D-2            [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]          2,048     
       BatchNorm1d-1            [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
        TDNNBlock-1             [[1, 64, 98]]         [1, 512, 98]            0       
          Conv1D-4              [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]         262,656    
          Conv1d-3              [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
           ReLU-2               [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
       BatchNorm1D-4            [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]          2,048     
       BatchNorm1d-3            [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
        TDNNBlock-2             [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
··········································
         SEBlock-3           [[1, 512, 98], None]     [1, 512, 98]            0       
      SERes2NetBlock-3          [[1, 512, 98]]        [1, 512, 98]            0       
         Conv1D-70             [[1, 1536, 98]]       [1, 1536, 98]        2,360,832   
         Conv1d-69             [[1, 1536, 98]]       [1, 1536, 98]            0       
          ReLU-32              [[1, 1536, 98]]       [1, 1536, 98]            0       
       BatchNorm1D-58          [[1, 1536, 98]]       [1, 1536, 98]          6,144     
       BatchNorm1d-57          [[1, 1536, 98]]       [1, 1536, 98]            0       
        TDNNBlock-29           [[1, 1536, 98]]       [1, 1536, 98]            0       
         Conv1D-72             [[1, 4608, 98]]        [1, 128, 98]         589,952    
         Conv1d-71             [[1, 4608, 98]]        [1, 128, 98]            0       
          ReLU-33               [[1, 128, 98]]        [1, 128, 98]            0       
       BatchNorm1D-60           [[1, 128, 98]]        [1, 128, 98]           512      
       BatchNorm1d-59           [[1, 128, 98]]        [1, 128, 98]            0       
        TDNNBlock-30           [[1, 4608, 98]]        [1, 128, 98]            0       
           Tanh-1               [[1, 128, 98]]        [1, 128, 98]            0       
         Conv1D-74              [[1, 128, 98]]       [1, 1536, 98]         198,144    
         Conv1d-73              [[1, 128, 98]]       [1, 1536, 98]            0       
AttentiveStatisticsPooling-1   [[1, 1536, 98]]        [1, 3072, 1]            0       
       BatchNorm1D-62           [[1, 3072, 1]]        [1, 3072, 1]         12,288     
       BatchNorm1d-61           [[1, 3072, 1]]        [1, 3072, 1]            0       
         Conv1D-76              [[1, 3072, 1]]        [1, 192, 1]          590,016    
         Conv1d-75              [[1, 3072, 1]]        [1, 192, 1]             0       
        EcapaTdnn-1             [[1, 98, 64]]           [1, 192]              0       
  SpeakerIdentification-1         [[1, 192]]           [1, 9726]          1,867,392   
========================================================================================
Total params: 8,039,808
Trainable params: 8,020,480
Non-trainable params: 19,328
----------------------------------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.02
Forward/backward pass size (MB): 35.60
Params size (MB): 30.67
Estimated Total Size (MB): 66.30
----------------------------------------------------------------------------------------
[2023-08-05 09:52:08.084231 INFO   ] trainer:train:388 - 训练数据：874175
[2023-08-05 09:52:09.186542 INFO   ] trainer:__train_epoch:334 - Train epoch: [1/30], batch: [0/13659], loss: 11.95824, accuracy: 0.00000, learning rate: 0.00100000, speed: 58.09 data/sec, eta: 5 days, 5:24:08
[2023-08-05 09:52:22.477905 INFO   ] trainer:__train_epoch:334 - Train epoch: [1/30], batch: [100/13659], loss: 10.35675, accuracy: 0.00278, learning rate: 0.00100000, speed: 481.65 data/sec, eta: 15:07:15
[2023-08-05 09:52:35.948581 INFO   ] trainer:__train_epoch:334 - Train epoch: [1/30], batch: [200/13659], loss: 10.22089, accuracy: 0.00505, learning rate: 0.00100000, speed: 475.27 data/sec, eta: 15:19:12
[2023-08-05 09:52:49.249098 INFO   ] trainer:__train_epoch:334 - Train epoch: [1/30], batch: [300/13659], loss: 10.00268, accuracy: 0.00706, learning rate: 0.00100000, speed: 481.45 data/sec, eta: 15:07:11
[2023-08-05 09:53:03.716015 INFO   ] trainer:__train_epoch:334 - Train epoch: [1/30], batch: [400/13659], loss: 9.76052, accuracy: 0.00830, learning rate: 0.00100000, speed: 442.74 data/sec, eta: 16:26:16
[2023-08-05 09:53:18.258807 INFO   ] trainer:__train_epoch:334 - Train epoch: [1/30], batch: [500/13659], loss: 9.50189, accuracy: 0.01060, learning rate: 0.00100000, speed: 440.46 data/sec, eta: 16:31:08
[2023-08-05 09:53:31.618354 INFO   ] trainer:__train_epoch:334 - Train epoch: [1/30], batch: [600/13659], loss: 9.26083, accuracy: 0.01256, learning rate: 0.00100000, speed: 479.50 data/sec, eta: 15:10:12
[2023-08-05 09:53:45.439642 INFO   ] trainer:__train_epoch:334 - Train epoch: [1/30], batch: [700/13659], loss: 9.03548, accuracy: 0.01449, learning rate: 0.00099999, speed: 463.63 data/sec, eta: 15:41:08
```

启动VisualDL：`visualdl --logdir=log --host 0.0.0.0`，VisualDL页面如下：

<div align="center">
<img src="./docs/images/log.jpg" alt="VisualDL页面" width="600">
</div>


# 评估模型
训练结束之后会保存预测模型，我们用预测模型来预测测试集中的音频特征，然后使用音频特征进行两两对比，计算EER和MinDCF。
```shell
python eval.py
```

输出类似如下：
```
······
------------------------------------------------
W0425 08:27:32.057426 17654 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 11.6, Runtime API Version: 10.2
W0425 08:27:32.065165 17654 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6.
[2023-03-16 20:20:47.195908 INFO   ] trainer:evaluate:341 - 成功加载模型：models/EcapaTdnn_Fbank/best_model/model.pth
100%|███████████████████████████| 84/84 [00:28<00:00,  2.95it/s]
开始两两对比音频特征...
100%|███████████████████████████| 5332/5332 [00:05<00:00, 1027.83it/s]
评估消耗时间：65s，threshold：0.26，EER: 0.14739, MinDCF: 0.41999
```

# 推理接口

下面给出了几个常用的接口，更多接口请参考`mvector/predict.py`，也可以往下看`声纹对比`和`声纹识别`的例子。

```python
from ppvector.predict import PPVectorPredictor

predictor = PPVectorPredictor(configs='configs/cam++.yml',
                              model_path='models/CAMPPlus_Fbank/best_model/')
# 获取音频特征
embedding = predictor.predict(audio_data='dataset/a_1.wav')
# 获取两个音频的相似度
similarity = predictor.contrast(audio_data1='dataset/a_1.wav', audio_data2='dataset/a_2.wav')

# 注册用户音频
predictor.register(user_name='夜雨飘零', audio_data='dataset/test.wav')
# 识别用户音频
name, score = predictor.recognition(audio_data='dataset/test1.wav')
# 获取所有用户
users_name = predictor.get_users()
# 删除用户音频
predictor.remove_user(user_name='夜雨飘零')
```

# 声纹对比
下面开始实现声纹对比，创建`infer_contrast.py`程序，首先介绍几个重要的函数，`predict()`函数是可以获取声纹特征，`predict_batch()`函数是可以获取一批的声纹特征，`contrast()`函数可以对比两条音频的相似度，`register()`函数注册一条音频到声纹库里面，`recognition()`函输入一条音频并且从声纹库里面对比识别，`remove_user()`函数移除你好。声纹库里面的注册人。我们输入两个语音，通过预测函数获取他们的特征数据，使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值，得到的结果可以作为他们相识度。对于这个相识度的阈值`threshold`，读者可以根据自己项目的准确度要求进行修改。
```shell
python infer_contrast.py --audio_path1=audio/a_1.wav --audio_path2=audio/b_2.wav
```

输出类似如下：
```
[2023-04-02 18:30:48.009149 INFO   ] utils:print_arguments:13 - ----------- 额外配置参数 -----------
[2023-04-02 18:30:48.009149 INFO   ] utils:print_arguments:15 - audio_path1: dataset/a_1.wav
[2023-04-02 18:30:48.009149 INFO   ] utils:print_arguments:15 - audio_path2: dataset/b_2.wav
[2023-04-02 18:30:48.009149 INFO   ] utils:print_arguments:15 - configs: configs/ecapa_tdnn.yml
[2023-04-02 18:30:48.009149 INFO   ] utils:print_arguments:15 - model_path: models/EcapaTdnn_Fbank/best_model/
[2023-04-02 18:30:48.009149 INFO   ] utils:print_arguments:15 - threshold: 0.6
[2023-04-02 18:30:48.009149 INFO   ] utils:print_arguments:15 - use_gpu: True
[2023-04-02 18:30:48.009149 INFO   ] utils:print_arguments:16 - ------------------------------------------------
······································································
W0425 08:29:10.006249 21121 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 11.6, Runtime API Version: 10.2
W0425 08:29:10.008555 21121 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6.
成功加载模型参数和优化方法参数：models/ecapa_tdnn/model.pdparams
audio/a_1.wav 和 audio/b_2.wav 不是同一个人，相似度为：-0.09565544128417969
```

同时还提供了有GUI界面的声纹对比程序，执行`infer_contrast_gui.py`启动程序，界面如下，分别选择两个音频，点击开始判断，就可以判断它们是否是同一个人。

<div align="center">
<img src="./docs/images/contrast.jpg" alt="声纹对比界面">
</div>

# 声纹识别

在新闻识别里面主要使用到`register()`函数和`recognition()`函数，首先使用`register()`函数函数来注册音频到声纹库里面，也可以直接把文件添加到`audio_db`文件夹里面，使用的时候通过`recognition()`函数来发起识别，输入一条音频，就可以从声纹库里面识别到所需要的说话人。

有了上面的声纹识别的函数，读者可以根据自己项目的需求完成声纹识别的方式，例如笔者下面提供的是通过录音来完成声纹识别。首先必须要加载语音库中的语音，语音库文件夹为`audio_db`，然后用户回车后录音3秒钟，然后程序会自动录音，并使用录音到的音频进行声纹识别，去匹配语音库中的语音，获取用户的信息。通过这样方式，读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别，例如提供一个API供APP调用，用户在APP上通过声纹登录时，把录音到的语音发送到后端完成声纹识别，再把结果返回给APP，前提是用户已经使用语音注册，并成功把语音数据存放在`audio_db`文件夹中。
```shell
python infer_recognition.py
```

输出类似如下：
```
[2023-04-02 18:31:20.521040 INFO   ] utils:print_arguments:13 - ----------- 额外配置参数 -----------
[2023-04-02 18:31:20.521040 INFO   ] utils:print_arguments:15 - audio_db_path: audio_db/
[2023-04-02 18:31:20.521040 INFO   ] utils:print_arguments:15 - configs: configs/ecapa_tdnn.yml
[2023-04-02 18:31:20.521040 INFO   ] utils:print_arguments:15 - model_path: models/EcapaTdnn_Fbank/best_model/
[2023-04-02 18:31:20.521040 INFO   ] utils:print_arguments:15 - record_seconds: 3
[2023-04-02 18:31:20.521040 INFO   ] utils:print_arguments:15 - threshold: 0.6
[2023-04-02 18:31:20.521040 INFO   ] utils:print_arguments:15 - use_gpu: True
[2023-04-02 18:31:20.521040 INFO   ] utils:print_arguments:16 - ------------------------------------------------
······································································
W0425 08:30:13.257884 23889 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 11.6, Runtime API Version: 10.2
W0425 08:30:13.260191 23889 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6.
成功加载模型参数和优化方法参数：models/ecapa_tdnn/model.pdparams
Loaded 沙瑞金 audio.
Loaded 李达康 audio.
请选择功能，0为注册音频到声纹库，1为执行声纹识别：0
按下回车键开机录音，录音3秒中：
开始录音......
录音已结束!
请输入该音频用户的名称：夜雨飘零
请选择功能，0为注册音频到声纹库，1为执行声纹识别：1
按下回车键开机录音，录音3秒中：
开始录音......
录音已结束!
识别说话的为：夜雨飘零，相似度为：0.920434
```


同时还提供了有GUI界面的声纹识别程序，执行`infer_recognition_gui.py`启动，点击`注册音频到声纹库`按钮，理解开始说话，录制3秒钟，然后输入注册人的名称，之后可以`执行声纹识别`按钮，然后立即说话，录制3秒钟后，等待识别结果。`删除用户`按钮可以删除用户。`实时识别`按钮可以实时识别，可以一直录音，一直识别。

<div align="center">
<img src="./docs/images/recognition.jpg" alt="声纹识别界面">
</div>

# 说话人日志（分离说话人）

执行`infer_speaker_diarization.py`程序，输入音频路径，就可以分离出说话人，并显示结果，建议音频长度不要低于10秒。更多功能可以查看该程序参数。
```shell
python infer_speaker_diarization.py --audio_path=dataset/test_long.wav
```

输出类似如下：
```
2024-10-10 19:30:40.768 | INFO     | mvector.predict:__init__:61 - 成功加载模型参数：models/CAMPPlus_Fbank/best_model/model.pth
2024-10-10 19:30:40.795 | INFO     | mvector.predict:__create_index:127 - 声纹特征索引创建完成，一共有3个用户，分别是：['沙瑞金', '夜雨飘零', '李达康']
2024-10-10 19:30:40.796 | INFO     | mvector.predict:__load_audio_db:142 - 正在加载声纹库数据...
100%|██████████| 3/3 [00:00<?, ?it/s]
2024-10-10 19:30:40.798 | INFO     | mvector.predict:__create_index:127 - 声纹特征索引创建完成，一共有3个用户，分别是：['沙瑞金', '夜雨飘零', '李达康']
2024-10-10 19:30:40.798 | INFO     | mvector.predict:__load_audio_db:172 - 声纹库数据加载完成！
识别结果：
{'speaker': '沙瑞金', 'start': 0.0, 'end': 2.0}
{'speaker': '陌生人1', 'start': 4.0, 'end': 7.0}
{'speaker': '李达康', 'start': 7.0, 'end': 8.0}
{'speaker': '沙瑞金', 'start': 9.0, 'end': 12.0}
{'speaker': '沙瑞金', 'start': 13.0, 'end': 14.0}
{'speaker': '陌生人1', 'start': 15.0, 'end': 19.0}
```

显示结果图像如下，可以通过`空格`键控制播放音频，点击位置可以跳转音频到指定位置：
<div align="center">
<img src="./docs/images/speaker_diarization.jpg" alt="说话人日志" width="800">
</div>

项目同样提供了GUI界面的程序，执行`infer_speaker_diarization_gui.py`程序。更多功能可以查看该程序参数。
```shell
python infer_speaker_diarization_gui.py
```

可以打开这样一个页面，进行说话人识别：

<div align="center">
<img src="./docs/images/speaker_diarization_gui.png" alt="说话人日志" width="800">
</div>


注意：如果说话人名字是中文的，需要设置安装字体才能正常显示，一般情况下Windows无需安装，Ubuntu需要安装。如果Windows确实是缺少字体，只需要[字体文件](https://github.com/tracyone/program_font)这里下载`.ttf`格式的文件，复制到`C:\Windows\Fonts`即可。Ubuntu系统操作如下。

1. 安装字体
```shell
git clone https://github.com/tracyone/program_font && cd program_font && ./install.sh
```

2. 执行下面Python代码
```python
import matplotlib
import shutil
import os

path = matplotlib.matplotlib_fname()
path = path.replace('matplotlibrc', 'fonts/ttf/')
print(path)
shutil.copy('/usr/share/fonts/MyFonts/simhei.ttf', path)
user_dir = os.path.expanduser('~')
shutil.rmtree(f'{user_dir}/.cache/matplotlib', ignore_errors=True)
```


# 其他版本
 - Tensorflow：[VoiceprintRecognition-Tensorflow](https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Tensorflow)
 - Pytorch：[VoiceprintRecognition-Pytorch](https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch)
 - Keras：[VoiceprintRecognition-Keras](https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Keras)

## 打赏作者

<br/>
<div align="center">
<p>打赏一块钱支持一下作者</p>
<img src="https://yeyupiaoling.cn/reward.png" alt="打赏作者" width="400">
</div>

# 参考资料
1. https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech
2. https://github.com/yeyupiaoling/PaddlePaddle-MobileFaceNets
3. https://github.com/yeyupiaoling/PPASR
4. https://github.com/alibaba-damo-academy/3D-Speaker
5. https://github.com/wenet-e2e/wespeaker