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基于Tensorflow2实现的中文声纹识别
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。
夜雨飘零
2021-12-07
1.3K0
基于Pytorch实现的声纹识别模型
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。
夜雨飘零
2021-12-07
2.1K0
基于PaddlePaddle实现声纹识别
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。
夜雨飘零
2021-11-15
1.5K0
Android使用webrtc实现检测用户是否在说话
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。
夜雨飘零
2020-05-06
2.7K2
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