前言
此版本为新版本，相比上一个版本，最大的变化是此版本支持pip安装，以及把预处理使用模型算子实现，这样做的好处就是可以直接使用GPU计算，大幅度提高了预处理的速度，估计预处理速度可在10~20倍。
如想使用使用旧版本，请转到release/1.0，本项目使用了EcapaTdnn模型实现的声纹识别，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了多种数据预处理方法，损失函数参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），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。
欢迎大家扫码入QQ群讨论，或者直接搜索QQ群号758170167，问题答案为博主Github的IDyeyupiaoling。
使用环境：
- Anaconda 3
- Python 3.8
- PaddlePaddle 2.4.1
- Windows 10 or Ubuntu 18.04
项目特性
- 支持模型：EcapaTdnn、TDNN、Res2Net、ResNetSE
- 支持池化层：AttentiveStatisticsPooling(ASP)、SelfAttentivePooling(SAP)、TemporalStatisticsPooling(TSP)、TemporalAveragePooling(TAP)
- 支持损失函数：AAMLoss、AMLoss、ARMLoss、CELoss
- 支持预处理方法：MelSpectrogram、LogMelSpectrogram、Spectrogram、MFCC
模型下载
| 模型 | 预处理方法 | 数据集 | 类别数量 | tpr | fpr | eer | 模型下载地址 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EcapaTdnn | MelSpectrogram | zhvoice | 3242 | 0.98085 | 0.01123 | 0.03039 | 点击下载 |
| EcapaTdnn | LogMelSpectrogram | zhvoice | 3242 | 0.98693 | 0.00910 | 0.02216 | 点击下载 |
| EcapaTdnn | Spectrogram | zhvoice | 3242 | 0.98573 | 0.01028 | 0.02454 | 点击下载 |
| EcapaTdnn | MFCC | zhvoice | 3242 | 0.98504 | 0.00867 | 0.02363 | 点击下载 |
| EcapaTdnn | MelSpectrogram | 更大的数据集 | 6355 | 0.97910 | 0.00778 | 0.02868 | 点击下载 |
| EcapaTdnn | MelSpectrogram | 超大的数据集 | 13718 | 0.98540 | 0.00633 | 0.02093 | 点击下载 |
安装环境
- 首先安装的是PaddlePaddle的GPU版本，如果已经安装过了，请跳过。
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.1 cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/- 安装ppvector库。
使用pip安装，命令如下：
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。
git clone https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition_PaddlePaddle.git
cd VoiceprintRecognition_PaddlePaddle/
python setup.py install创建数据
本教程笔者使用的是zhvoice ，这个数据集一共有3242个人的语音数据，有1130000+条语音数据，下载之前要全部解压数据集。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。
在create_data.py写下以下代码，因为zhvoice 这个数据集是mp3格式的，作者发现这种格式读取速度很慢，所以笔者把全部的mp3格式的音频转换为wav格式，这个过程可能很久。当然也可以不转换，项目也是支持的MP3格式的，只要设置参数to_wav=False。执行下面程序完成数据准备。
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/zhvoice/zhmagicdata/5_895/5_895_20170614203758.wav 3238
dataset/zhvoice/zhmagicdata/5_895/5_895_20170614214007.wav 3238
dataset/zhvoice/zhmagicdata/5_941/5_941_20170613151344.wav 3239
dataset/zhvoice/zhmagicdata/5_941/5_941_20170614221329.wav 3239
dataset/zhvoice/zhmagicdata/5_941/5_941_20170616153308.wav 3239
dataset/zhvoice/zhmagicdata/5_968/5_968_20170614162657.wav 3240
dataset/zhvoice/zhmagicdata/5_968/5_968_20170622194003.wav 3240
dataset/zhvoice/zhmagicdata/5_968/5_968_20170707200554.wav 3240
dataset/zhvoice/zhmagicdata/5_970/5_970_20170616000122.wav 3241
修改预处理方法
配置文件中默认使用的是MelSpectrogram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。
MelSpectrogram预处理方法如下：
preprocess_conf:
# 音频预处理方法，支持：LogMelSpectrogram、MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC
feature_method: 'MelSpectrogram'
# MelSpectrogram的参数，其他的预处理方法查看对应API设设置参数
feature_conf:
sr: 16000
n_fft: 1024
hop_length: 320
window: 'hann'
win_length: 1024
f_min: 50.0
f_max: 14000.0
n_mels: 64pectrogram'预处理方法如下：
preprocess_conf:
# 音频预处理方法，支持：LogMelSpectrogram、MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC
feature_method: 'Spectrogram'
# Spectrogram的参数，其他的预处理方法查看对应API设设置参数
feature_conf:
n_fft: 1024
hop_length: 320
window: 'hann'
win_length: 1024MFCC预处理方法如下：
preprocess_conf:
# 音频预处理方法，支持：LogMelSpectrogram、MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC
feature_method: 'MFCC'
# MFCC的参数，其他的预处理方法查看对应API设设置参数
feature_conf:
sr: 16000
n_fft: 1024
hop_length: 320
window: 'hann'
win_length: 1024
f_min: 50.0
f_max: 14000.0
n_mels: 64
n_mfcc: 40MFCC预处理方法如下：
preprocess_conf:
# 音频预处理方法，支持：LogMelSpectrogram、MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC
feature_method: 'LogMelSpectrogram'
# LogMelSpectrogram的参数，其他的预处理方法查看对应API设设置参数
feature_conf:
sr: 16000
n_fft: 1024
hop_length: 320
window: 'hann'
win_length: 1024
f_min: 50.0
f_max: 14000.0
n_mels: 64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
# 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：
[2023-02-25 11:53:53.194706 INFO ] utils:print_arguments:13 - ----------- 额外配置参数 -----------
[2023-02-25 11:53:53.194706 INFO ] utils:print_arguments:15 - augment_conf_path: configs/augmentation.json
[2023-02-25 11:53:53.194706 INFO ] utils:print_arguments:15 - configs: configs/ecapa_tdnn.yml
[2023-02-25 11:53:53.194706 INFO ] utils:print_arguments:15 - pretrained_model: None
[2023-02-25 11:53:53.194706 INFO ] utils:print_arguments:15 - resume_model: None
[2023-02-25 11:53:53.194706 INFO ] utils:print_arguments:15 - save_model_path: models/
[2023-02-25 11:53:53.194706 INFO ] utils:print_arguments:15 - use_gpu: True
[2023-02-25 11:53:53.194706 INFO ] utils:print_arguments:16 - ------------------------------------------------
[2023-02-25 11:53:53.208669 INFO ] utils:print_arguments:18 - ----------- 配置文件参数 -----------
[2023-02-25 11:53:53.208669 INFO ] utils:print_arguments:21 - dataset_conf:
[2023-02-25 11:53:53.208669 INFO ] utils:print_arguments:28 - batch_size: 64
[2023-02-25 11:53:53.208669 INFO ] utils:print_arguments:28 - chunk_duration: 3
[2023-02-25 11:53:53.208669 INFO ] utils:print_arguments:28 - do_vad: False
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - min_duration: 0.5
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - num_speakers: 3242
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - num_workers: 4
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - sample_rate: 16000
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - target_dB: -20
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - test_list: dataset/test_list.txt
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - train_list: dataset/train_list.txt
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - use_dB_normalization: True
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:21 - feature_conf:
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - hop_length: 160
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - n_fft: 400
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - n_mels: 80
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - sr: 16000
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - win_length: 400
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - window: hann
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:21 - model_conf:
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - channels: [512, 512, 512, 512, 1536]
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - dilations: [1, 2, 3, 4, 1]
[2023-02-25 11:53:53.209670 INFO ] utils:print_arguments:28 - kernel_sizes: [5, 3, 3, 3, 1]
[2023-02-25 11:53:53.210667 INFO ] utils:print_arguments:28 - lin_neurons: 192
[2023-02-25 11:53:53.210667 INFO ] utils:print_arguments:21 - optimizer_conf:
[2023-02-25 11:53:53.210667 INFO ] utils:print_arguments:28 - learning_rate: 0.001
[2023-02-25 11:53:53.210667 INFO ] utils:print_arguments:28 - weight_decay: 1e-6
[2023-02-25 11:53:53.220680 INFO ] utils:print_arguments:21 - preprocess_conf:
[2023-02-25 11:53:53.220680 INFO ] utils:print_arguments:28 - feature_method: MelSpectrogram
[2023-02-25 11:53:53.220680 INFO ] utils:print_arguments:21 - train_conf:
[2023-02-25 11:53:53.220680 INFO ] utils:print_arguments:28 - log_interval: 100
[2023-02-25 11:53:53.220680 INFO ] utils:print_arguments:28 - max_epoch: 30
[2023-02-25 11:53:53.220680 INFO ] utils:print_arguments:30 - use_model: ecapa_tdnn
[2023-02-25 11:53:53.220680 INFO ] utils:print_arguments:31 - ------------------------------------------------
[2022-11-05 19:58:31.589525 INFO ] augmentation:_parse_pipeline_from:126 - 数据增强配置：{'type': 'noise', 'aug_type': 'audio', 'params': {'min_snr_dB': 10, 'max_snr_dB': 50, 'repetition': 2, 'noise_dir': 'dataset/noise/'}, 'prob': 0.0}
[2022-11-05 19:58:31.589525 INFO ] augmentation:_parse_pipeline_from:126 - 数据增强配置：{'type': 'resample', 'aug_type': 'audio', 'params': {'new_sample_rate': [8000, 32000, 44100, 48000]}, 'prob': 0.0}
[2022-11-05 19:58:31.589525 INFO ] augmentation:_parse_pipeline_from:126 - 数据增强配置：{'type': 'speed', 'aug_type': 'audio', 'params': {'min_speed_rate': 0.9, 'max_speed_rate': 1.1, 'num_rates': 3}, 'prob': 0.0}
[2022-11-05 19:58:31.589525 INFO ] augmentation:_parse_pipeline_from:126 - 数据增强配置：{'type': 'shift', 'aug_type': 'audio', 'params': {'min_shift_ms': -5, 'max_shift_ms': 5}, 'prob': 0.0}
[2022-11-05 19:58:31.590535 INFO ] augmentation:_parse_pipeline_from:126 - 数据增强配置：{'type': 'volume', 'aug_type': 'audio', 'params': {'min_gain_dBFS': -15, 'max_gain_dBFS': 15}, 'prob': 0.0}
[2022-11-05 19:58:31.590535 INFO ] augmentation:_parse_pipeline_from:126 - 数据增强配置：{'type': 'specaug', 'aug_type': 'feature', 'params': {'inplace': True, 'max_time_warp': 5, 'max_t_ratio': 0.01, 'n_freq_masks': 2, 'max_f_ratio': 0.05, 'n_time_masks': 2, 'replace_with_zero': False}, 'prob': 0.0}
[2022-11-05 19:58:31.590535 INFO ] augmentation:_parse_pipeline_from:126 - 数据增强配置：{'type': 'specsub', 'aug_type': 'feature', 'params': {'max_t': 10, 'num_t_sub': 2}, 'prob': 0.0}
I0424 08:57:03.707505 3377 nccl_context.cc:74] init nccl context nranks: 2 local rank: 0 gpu id: 0 ring id: 0
W0424 08:57:03.930370 3377 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.5, Driver API Version: 11.6, Runtime API Version: 10.2
W0424 08:57:03.932493 3377 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6.
I0424 08:57:05.431638 3377 nccl_context.cc:107] init nccl context nranks: 2 local rank: 0 gpu id: 0 ring id: 10
······
[2023-03-16 20:30:42.559858 INFO ] trainer:__train_epoch:232 - Train epoch: [1/30], batch: [0/16579], loss: 16.48008, accuracy: 0.01562, learning rate: 0.00000000, speed: 21.27 data/sec, eta: 17 days, 7:38:55
[2023-03-16 20:31:15.045717 INFO ] trainer:__train_epoch:232 - Train epoch: [1/30], batch: [100/16579], loss: 16.34529, accuracy: 0.00062, learning rate: 0.00000121, speed: 197.03 data/sec, eta: 1 day, 20:52:05
[2023-03-16 20:31:47.086451 INFO ] trainer:__train_epoch:232 - Train epoch: [1/30], batch: [200/16579], loss: 16.31631, accuracy: 0.00054, learning rate: 0.00000241, speed: 199.77 data/sec, eta: 1 day, 20:14:40
[2023-03-16 20:32:19.711337 INFO ] trainer:__train_epoch:232 - Train epoch: [1/30], batch: [300/16579], loss: 16.30544, accuracy: 0.00047, learning rate: 0.00000362, speed: 196.19 data/sec, eta: 1 day, 21:02:28
[2023-03-16 20:32:52.853642 INFO ] trainer:__train_epoch:232 - Train epoch: [1/30], batch: [400/16579], loss: 16.29228, accuracy: 0.00043, learning rate: 0.00000483, speed: 193.14 data/sec, eta: 1 day, 21:44:42
[2023-03-16 20:33:25.116274 INFO ] trainer:__train_epoch:232 - Train epoch: [1/30], batch: [500/16579], loss: 16.27346, accuracy: 0.00041, learning rate: 0.00000603, speed: 198.40 data/sec, eta: 1 day, 20:31:18
······
[2023-03-16 20:34:09.633572 INFO ] trainer:train:304 - ======================================================================
100%|███████████████████████████████████| 84/84 [00:10<00:00, 7.79it/s]
开始两两对比音频特征...
100%|██████████████████████████████| 5332/5332 [00:07<00:00, 749.89it/s]
[2023-03-16 20:34:29.328638 INFO ] trainer:train:306 - Test epoch: 1, time/epoch: 0:00:48.881889, threshold: 0.72, tpr: 0.62350, fpr: 0.04601, eer: 0.42250
[2023-03-16 20:34:29.328840 INFO ] trainer:train:309 - ======================================================================
[2023-03-16 20:34:29.728986 INFO ] trainer:__save_checkpoint:203 - 已保存模型：models/ecapa_tdnn_MelSpectrogram/best_model
[2023-03-16 20:34:30.724868 INFO ] trainer:__save_checkpoint:203 - 已保存模型：models/ecapa_tdnn_MelSpectrogram/epoch_1
[2023-03-16 20:30:42.559858 INFO ] trainer:__train_epoch:232 - Train epoch: [2/30], batch: [0/16579], loss: 16.48008, accuracy: 0.01562, learning rate: 0.00000000, speed: 21.27 data/sec, eta: 17 days, 7:38:55
[2023-03-16 20:31:15.045717 INFO ] trainer:__train_epoch:232 - Train epoch: [2/30], batch: [100/16579], loss: 16.34529, accuracy: 0.00062, learning rate: 0.00000121, speed: 197.03 data/sec, eta: 1 day, 20:52:05
[2023-03-16 20:31:47.086451 INFO ] trainer:__train_epoch:232 - Train epoch: [2/30], batch: [200/16579], loss: 16.31631, accuracy: 0.00054, learning rate: 0.00000241, speed: 199.77 data/sec, eta: 1 day, 20:14:40
[2023-03-16 20:32:19.711337 INFO ] trainer:__train_epoch:232 - Train epoch: [2/30], batch: [300/16579], loss: 16.30544, accuracy: 0.00047, learning rate: 0.00000362, speed: 196.19 data/sec, eta: 1 day, 21:02:28
······
VisualDL页面：
数据增强
本项目提供了几种音频增强操作，分布是随机裁剪，添加背景噪声，调节语速，调节音量，和SpecAugment。其中后面4种增加的参数可以在configs/augmentation.json修改，参数prob是指定该增强操作的概率，如果不想使用该增强方式，可以设置为0。要主要的是，添加背景噪声需要把多个噪声音频文件存放在dataset/noise，否则会跳过噪声增强
noise:
min_snr_dB: 10
max_snr_dB: 30
noise_path: "dataset/noise"
prob: 0.5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tpr、fpr、eer。
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/ecapa_tdnn_MelSpectrogram/best_model/model.pdparams
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，tpr：0.99391, fpr: 0.00611, eer: 0.01220
声纹对比
下面开始实现声纹对比，创建infer_contrast.py程序，编写infer()函数，在编写模型的时候，模型是有两个输出的，第一个是模型的分类输出，第二个是音频特征输出。所以在这里要输出的是音频的特征值，有了音频的特征值就可以做声纹识别了。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。
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/ecapa_tdnn_MelSpectrogram/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
声纹识别
在上面的声纹对比的基础上，我们创建infer_recognition.py实现声纹识别。同样是使用上面声纹对比的infer()预测函数，通过这两个同样获取语音的特征数据。 不同的是笔者增加了load_audio_db()和register()，以及recognition()，第一个函数是加载声纹库中的语音数据，这些音频就是相当于已经注册的用户，他们注册的语音数据会存放在这里，如果有用户需要通过声纹登录，就需要拿到用户的语音和语音库中的语音进行声纹对比，如果对比成功，那就相当于登录成功并且获取用户注册时的信息数据。第二个函数register()其实就是把录音保存在声纹库中，同时获取该音频的特征添加到待对比的数据特征中。最后recognition()函数中，这个函数就是将输入的语音和语音库中的语音一一对比。
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。
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/ecapa_tdnn_MelSpectrogram/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
其他版本
- Tensorflow：VoiceprintRecognition-Tensorflow
- Pytorch：VoiceprintRecognition-Pytorch
- Keras：VoiceprintRecognition-Keras
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