Kersa声纹识别模型，基于Kersa实现。

简介：
Kersa-Speaker-Recognition项目立足于开发，其核心功能集中在声纹识别领域，也常被称为说话人识别。该项目涵盖了自定义数据集的训练环节、声纹对比分析以及最终的声纹识别过程。为了方便读者理解和实践，本教程提供了源码，它依赖于Python 3.7环境，并使用了Keras 2.3.1和Tensorflow 1.15.3这两个关键库。此外，音频处理方面采用了librosa库进行支持。以下是详细的安装步骤：首先，需要安装Tensorflow GPU版本，并确保CUDA版本为10.0以及CUDNN版本为7。通过`pip install tensorflow-gpu==1.15.3 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/`命令完成安装。其次，需要安装Keras库：`pip install keras==2.3.1 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/`。最后，安装librosa库，最便捷的方式是通过`pip`命令直接进行安装。