eer_test.py

import pickle
import pandas as pd
from compute_eer import compute_scores, find_eer, DistanceMetric

def main():
    embed_model = 'pyannote'
    print(f"{embed_model} 테스트중")
    print("임베딩 로드 중...")
    with open(f'speaker_embed_{embed_model}.pkl', 'rb') as f:
        embeddings = pickle.load(f)
    
    print("라벨 데이터 로드 중...")
    labels_df = pd.read_csv('labels_consensus.csv')
    
    # 코사인 거리 메트릭 테스트
    print("\n코사인 거리 메트릭 사용:")
    scores, labels = compute_scores(embeddings, labels_df, DistanceMetric.cosine_distance, random_seed=42)
    eer, threshold = find_eer(scores, labels, distance_metric="cosine",
                              num_iterations=5, num_cores=16)  # num_cores를 원하는 만큼 설정
    print(f"EER: {eer:.4f}")
    print(f"최적 임계값: {threshold:.4f}")
    
    # 유클리드 거리 메트릭 테스트
    print("\n유클리드 거리 메트릭 사용:")
    scores, labels = compute_scores(embeddings, labels_df, DistanceMetric.euclidean_distance, random_seed=123)
    eer, threshold = find_eer(scores, labels, distance_metric="euclidean",
                              num_iterations=5, num_cores=16)  # num_cores를 원하는 만큼 설정
    print(f"EER: {eer:.4f}")
    print(f"최적 임계값: {threshold:.4f}")

if __name__ == "__main__":
    main()