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说话人识别,用python怎么画DET 或者EER曲线
小凡云
2018-05-25 05:31:54
刚入门说话人识别,用的tensorflow框架, 有会用python画DET曲线图的吗?有代码最好,万分感谢!
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说话人识别,用python怎么画DET 或者EER曲线
刚入门说话人识别,用的tensorflow框架, 有会用python画DET曲线图的吗?有代码最好,万分感谢!
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斯多葛的信徒
2019-03-17
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很简单啊 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from data import get_names # peo 说话人名字, datum 测试数据分数 def draw_DET(peo, datum): up = np.max(datum) down = np.min(datum) pos_num = len(datum)//2 x = [] y = [] dot_num = 1000 # DET图上的数据点数 step = (up - down) / (dot_num + 1) threshod = up size = len(datum) for i in range(dot_num): threshod -= step false_neg = 0 false_pos = 0 for d in range(size): if d < pos_num and datum[d] < threshod: false_pos += 1 elif d > pos_num and datum[d] > threshod: false_neg += 1 print(threshod,end="\t") print("false_alarm:%f" % (false_pos / size), end="\t") print("missing:%f" % (false_neg / size)) x.append(false_pos / size) y.append(false_neg / size) x = np.array(x) y = np.array(y) fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) # 设置标题 ax1.set_title('DET curves') # 设置X轴标签 plt.xlabel('False Alarm probability (in%)') # 设置Y轴标签 plt.ylabel('Miss probability (in%)') # 画散点图 ax1.scatter(x, y, c='r', marker='.') # 设置图标 plt.legend('x1') # 显示所画的图 plt.savefig(dir + peo + ".png")
生物
识别
中评价标准:FAR、FRR、
EER
、FMR、FNMR、FNIR、FPIR、
DET
、ROC
曲线
的理解和实际应用(
python
实现)
本文深入探讨了生物
识别
系统中的关键评价指标,包括误识率(FAR)、拒识率(FRR)、等错误率(
EER
)等,并通过
Python
代码实现了FAR、FRR、
DET
及ROC
曲线
的绘制,帮助读者理解不同阈值下系统的性能表现。
python
绘制声纹
识别
DET
曲线
本文介绍如何利用
Python
进行声纹
识别
的
DET
曲线
绘制,通过实例展示了从数据处理到
曲线
生成的全过程,帮助理解声纹
识别
系统的性能评估。
从
说话
人
识别
demo开始学习kaldi--(7)
EER
的计算
本文详细介绍了如何从目标和非目标得分中计算等错误率(
EER
),并使用
Python
代码实现了这一过程。同时,文章探讨了不同阈值选择方法的影响,并展示了如何绘制决策误差率(
DET
)
曲线
来直观展示错误率变化。
声纹验证的
EER
指标到底怎么算?手把手教你用
Python
画
出那条关键的
DET
曲线
本文详解声纹验证中等错误率(
EER
)的计算原理与实践,涵盖混淆矩阵建模、阈值遍历策略、FPR/FNR联合计算,并重点介绍
DET
曲线
的生成方法及其正态偏差坐标特性。提供三种
EER
求解方案:最接近交点法、线性插值法及基于
DET
优化的方法,强调数据平衡、置信区间估计与实现陷阱规避等关键技术要点。
别再只盯着
EER
了!用
Python
实战解读
说话
人确认的
DET
与ROC
曲线
(附代码)
本文通过
Python
实战详细解析
说话
人验证系统中的
DET
曲线
与ROC
曲线
,深入探讨
EER
、minDCF等关键评估指标的计算方法与应用场景。文章提供完整代码实现,帮助开发者超越单一
EER
指标,全面优化
说话
人验证系统性能,特别适合生物特征
识别
领域的技术人员参考。
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