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huolongshe
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2 months ago | |
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| app | 9 months ago | |
| demo_data | 9 months ago | |
| docs | 9 months ago | |
| .gitignore | 9 months ago | |
| Dockerfile | 9 months ago | |
| LICENSE | 9 months ago | |
| README.md | 2 months ago | |
| application.yml | 9 months ago | |
| build-docker.sh | 9 months ago | |
| pack_model.py | 9 months ago | |
| pip-install-reqs.sh | 9 months ago | |
| requirements.txt | 9 months ago | |
| run_model_server.py | 9 months ago | |
README.md
说话人确认-ERes2Net-16k
ERes2Net模型是在Res2Net的基础上，对全局和局部特征进一步融合，从而提高说话人识别性能。局部特征融合将一个单一残差块内的特征融合提取局部信号；全局特征融合使用不同层级输出的不同尺度声学特征聚合全局信号；为了实现有效的特征融合，ERes2Net架构中采用了注意力特征融合模块。
本模型使用大型中文说话人数据集进行训练，包含约200k个说话人，可以对16k采样率的中文音频进行识别。
模型来源： https://modelscope.cn/models/damo/speech_eres2net_sv_zh-cn_16k-common/summary
模型应用开发和部署
模型服务化
本模型基于 ServiceBoot微服务引擎 进行服务化封装，参见： 《CubeAI模型开发指南》
直接源代码运行
$ sh pip-install-reqs.sh
$ serviceboot start
或
$ python3 run_model_server.py
本地容器化部署
一键式本地容器化部署和运行，参见： 《CubeAI模型独立部署指南》 或 CubeAI Docker Builder
云原生网络部署
本模型服务可一键发布至 CubeAI智立方平台 进行共享和部署，参见： 《CubeAI模型发布指南》
更多CubeAI模型服务，参见： 《CubeAI服务原生模型示范库》
No Description
Python Shell Text Dockerfile
Contributors (1)
