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- @haodehaode378
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SpeakerLM 技术全解：端到端 SDR 大模型的架构设计与工程落地
SpeakerLM最大的贡献在于它把“声纹识别”变成了一种“阅读理解”任务——LLM 看着声纹 Embedding 的提示，听着音频，结合上下文逻辑来判断是谁在说话。复现路线图下载和ERes2NetV2预训练模型。准备。构建包含的数据集。编写 Projector 网络（简单的 MLP+CNN 即可）。按照1/3 概率混合策略进行微调训练。博主注：目前 SpeakerLM 的官方代码尚未完全开源，但
SpeakerLM 技术全解：端到端 SDR 大模型的架构设计与工程落地
SpeakerLM最大的贡献在于它把“声纹识别”变成了一种“阅读理解”任务——LLM 看着声纹 Embedding 的提示，听着音频，结合上下文逻辑来判断是谁在说话。复现路线图下载和ERes2NetV2预训练模型。准备。构建包含的数据集。编写 Projector 网络（简单的 MLP+CNN 即可）。按照1/3 概率混合策略进行微调训练。博主注：目前 SpeakerLM 的官方代码尚未完全开源，但
到底了