Алгоритм дообучения модели распознавания звуков

Представлен ноутбук в Google Colab, который содержит в себе три раздела (предобработка аудиозаписи, идентификация диктора по голосу и верификация диктора). Нейросеть обучена на датасете TIMIT, её дообучение происходит на новом датасете (ссылка на архив с необходимыми аудиозаписями прикреплен в текстовом документе). Тренировочный набор данных для дообучения состоит из 30 дикторов (15 мужчин, 15 женщин), тестовый набор данных - 20 дикторов (10 мужчин, 10 женщин). Требуется добавить ещё один раздел, где будет проделано дообучение нейросети. Также должна быть представлена серия экспериментов с изменением признаков, чтобы просмотреть, как модель будет дообучена в разных случаях.

https://colab.research.google.com/drive/1RtM_W8kZjK3S_TGD8kl_xMJZgMwRN2KI (колаб с тремя разделами, без редакции)

https://colab.research.google.com/drive/1DVpHOuLwhRK7t0mg1cpAubAXSMSA8XrW (колаб с попыткой дообучить нейросеть)

https://github.com/cerebralfracture/voxceleb_trainer (ссылка на гитхаб)

https://drive.google.com/drive/folders/1B24czQfRqrCQFfyQp05VR4L2jv8uXFvi?usp=sharing (ссылка на архив с новым датасетом)