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基于Tensorflow2实现的中文声纹识别

tensorflow 神经网络深度学习人工智能 api

本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。不同的是本项目使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。

2021-12-07

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基于Pytorch实现的声纹识别模型

人工智能 pytorch api 神经网络深度学习

本章介绍如何使用Pytorch实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。

2021-12-07

2.1K0

基于PaddlePaddle实现声纹识别

神经网络深度学习人工智能 api python

本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。

2021-11-15

1.5K0

Android使用webrtc实现检测用户是否在说话

android api https c#网络安全

我们在Android应用做语音识别的时候，一般是用户唤醒之后开始说话。当用户超过一定的时候没有说话，就停止录音，并把录音发送到语音识别服务器，获取语音识别结果。本教程就是解决如何检测用户是否停止说话，我们使用的是WebRTC架构的源代码中的vad代码实现的。 VAD算法全称是Voice Activity Detection，该算法的作用是检测是否是人的语音，使用范围极广，降噪，语音识别等领域都需要有vad检测。webrtc的vad检测原理是根据人声的频谱范围，把输入的频谱分成六个子带：80Hz——250Hz，250Hz——500Hz，500Hz——1K，1K——2K，2K——3K，3K——4K。分别计算这六个子带的能量。然后使用高斯模型的概率密度函数做运算，得出一个对数似然比函数。对数似然比分为全局和局部，全局是六个子带之加权之和，而局部是指每一个子带则是局部，所以语音判决会先判断子带，子带判断没有时会判断全局，只要有一个通过认为是语音。

2020-05-06

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