机器学习领域名言“Garbage In, Garbage Out!”不论神经网络多么先进，如果输入是垃圾，那么输出也一定是垃圾在说话人识别领域，所需的最小数据单元，包括：一段只包含单一说话人语音的音频，被称为Utterance（话语）该段音频的说话人标签，能够唯一地在整个数据集中标识该说话人怎么样的数据不是Garbage呢？或者说，如何评价一个数据集的质量呢？有以下这些指标：说话人的数量每个说话人

【代码】Conda虚拟环境管理，示例：安装GPU版PyTorch、解决PowerShell启动时无法激活虚拟环境的问题、导出导入环境、安装GCC编译器。

ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（Time Delay Neural Network）——兼谈x-vector网络结构。

ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（Time Delay Neural Network）——兼谈x-vector网络结构。