厦大语音实验室推出声纹识别开源工具ASV-Subtools

近年来，随着深度学习的快速发展，简单易用、性能稳定、开发高效的深度学习框架越来越被科研和工业界人员所需要。其中，TensorFlow和Pytorch则是目前深度学习的主流框架。在语音领域，基于C++开发的Kaldi工具因集成了语音相关的大量算法，成为了语音领域的主流开发工具。但是，Kaldi对神经网络的支持有限，形式不够灵活，很难满足目前深度学习研究的需求。因此，对于声纹识别任务，不少研究人员开始使用其他深度学习框架代替Kaldi进行神经网络的开发与训练。

为了方便进行声纹识别相关的研究，厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）团队经过近两年的开发，基于Kaldi和PyTorch推出了一套高效、易于开发扩展的声纹识别开源工具—ASV-Subtools。目前，该工具已在GitHub上发布。关于该工具的介绍论文（ASV-Subtools: Open Source Toolkit for Automatic Speaker Verification），已被语音顶会ICASSP2021录用。

文：童福川赵淼

实验室网址：http://speech.xmu.edu.cn

工具介绍

ASV-Subtools充分结合了Kaldi 在语音信号和后端处理的高效性以及PyTorch 开发和训练神经网络的便捷灵活性。除了集成Kaldi本身提供的脚本外，该工具还基于Kaldi封装了很多实用、高效的脚本，其中包括数据集处理、数据扩增、特征提取、静音消除、Kaldi模型训练、x-vector加速提取、后端打分和指标计算等。此外，基于PyTorch的神经网络训练框架，该工具还提供了大量高层框架和神经网络训练相关的脚本，这也是ASV-Subtools的核心内容。这些脚本不仅可替代Kaldi的模型训练，而且其输入输出数据流与Kaldi完全兼容，可方便开发者灵活配置。

图1 ASV-Subtools中的数据处理流程

图1显示了ASV-Subtools中的数据处理流程。首先，一段语音由Kaldi提取声学特征(如MFCC，Fbank)，并进行倒谱均值归一化和静音消除(CMN-VAD)后，存贮为Kaldi支持的ark格式文件(egs)。然后，ASV-Subtools通过对每条样本进行切片采样，组成等长度的数据块（chunk-egs），读入Pytorch进行网络训练。值得一提的是，除了常规的按序采样，ASV-Subtools还提供了说话人均衡采样来解决说话人不均衡问题。网络训练完之后，ASV-Subtools将提取出来的x-vector 写为ark格式文件，利用Kaldi进行后端处理并进行相似度判别打分。其中，PyTorch与Kaldi的数据交流是通过kaldi_io接口实现的，如果开发人员使用其他工具提取语音特征，也可以简单地更换为其他接口送入网络进行训练。

前端训练框架

图2 ASV-Subtools框架结构

ASV-Subtools整体框架结构如图2所示。首先，最上层为训练流程，包含数据预处理(Data-process)、训练启动器（Launcher）和后端(Back-end)三个部分。框架中层主要是训练相关的高层组件，均包含在训练框架的核心库libs中，如样本（egs）、模型（model）、训练（training）和额外支持工具（support）。其中，ASV-Subtools提供了大量模型组件（nnet），方便开发者进行网络配置，当然，用户也可直接选择使用PyTorch提供的原生组件进行构建。最后，框架的底层为基于Python实现的各个基本对象，如对应到Kaldi映射目录的Kaldi_dataset，采样方法samples，模型基本组件components、activation和loss，训练有关的训练流程trainer，训练进度显示reporter，优化器以及学习率综合配置等。

后端优化

考虑到数据集的规模往往较为庞大，该工具对所有数据集处理脚本均进行了速度优化，如代码上的时间复杂度优化或使用多进程进行提速。此外，由于后端处理有很多可能的复杂组合，用于后端打分的训练集、注册集和测试集之间也有较多种处理方法，为了用户灵活配置，ASV-Subtools中实现了一个高效的打分脚本(scoreSet.sh)：当给定数据处理顺序，该脚本通过图的深度遍历方法自动将整个打分过程连接起来。具体如图3所示，该脚本围绕注册集、测试集和打分三条线进行搜索，并自动将当前处理的输出送入到下一个处理中，并最终完成打分。这极大地方便了用户进行后端调试，无需每次重写代码。

图3 后端打分集脚本原理示意图

四大特性

ASV-Subtools的设计理念在于代码高度复用的同时保持模块分化和开发自由。因此，体现出以下四个特点：

高效性：集成Kaldi和PyTorch各自的优点，实现完整的深度声纹识别系统；

可读性：代码中包括了注释说明和教程文档，增加了代码可读性，方便用户轻松上手；

通用性：将核心模块分离出来，支持扩展到新的模型。最新架构，如SE-block、ECAPA-TDNN，可以使用Torch内部的标准组件轻松扩展到ASV-Subtools中；

灵活性：用户只需通过简单地编辑配置文件，就能探索不同的网络架构、池化层、损失函数以及其他组件，实现最优异的性能。

基线结果

目前为止，ASV-Subtools已开发了众多声纹识别中常用的算法和网络架构，其中，使用一维卷积等价实现的标准x-vector网络，在同等训练集下训练同样的声纹识别模型，相对使用Kaldi工具，效果可整体提升10%～20%。该工具还改进了原始的SpecAugment数据扩增方法，实验表明，改进后的方法在VoxCeleb1数据集上能提升10%的性能；此外，ASV-Subtools还集成了多种PLDA自适应的技术，解决现实情况下域不匹配的问题，并提供了多种实验配置的运行示例，且在GitHub上展示了基于VoxCeleb数据集的基线结果。

如：VoxCeleb1上的测试结果：

VoxCeleb2上ResNet34模型的测试结果：

读者可以在GitHub上获得更多测试结果和详细的实验配置。大量实验结果表明ASV-Subtools显示出稳定性和可靠性。感兴趣的读者赶紧上手试试吧！

GitHub：https://github.com/Snowdar/asv-subtools

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