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我在 PyTorch/TensorFlow 中尝试了一些基于 x 向量的方法,但不幸的是,它们在 NIST SRE 挑战中表现不佳。

我想测试一些 kaldi 的预训练模型来决定是否应该使用 kaldi 来训练我的模型,除了对 PLDA 的支持和其他适应技术在任何 python 库中都不好。

我已经从http://kaldi-asr.org/models/m3下载了 SRE16 x-vector 预训练模型

我也有 SRE16 评估集。我的问题是如何在不训练或训练数据的情况下评估预训练模型。我没有找到关于如何使用预训练模型进行推理的任何脚本或任何详细描述。

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