最近看了几篇文章，都是关于注意力机制在声纹识别中的应用。然后我主要是把其中两篇文章整合了一下，这两篇文章发表在interspeech 2018/19上。...关于attention，在CV领域的注意力机制比较直观，容易理解。在语音及其声纹领域还是费解、抽象一些。...Introduction 说话人识别(声纹识别)的目的是从几句人说的话来确认一个人的身份。有两种系统：一种是文本相关、一种文本无关。...近些年对于文本无关的声纹识别方案主要是：结合i-vectors和使用PLDA(概率线性判别分析) 另外，将训练好的DNN用于ASR或者其他方案。...大多数基于DNN的声纹识别系统使用池化机制来匹配可变长度的语音->定长的embeddings。在一个前馈架构里，这通常被池化层使能，并且能够在全语音输入部分平均一些帧级DNN的特征。
在上面的声纹对比的基础上，我们创建infer_recognition.py实现声纹识别。...同样是使用上面声纹对比的infer()预测函数，通过这两个同样获取语音的特征数据。...，如果有用户需要通过声纹登录，就需要拿到用户的语音和语音库中的语音进行声纹对比，如果对比成功，那就相当于登录成功并且获取用户注册时的信息数据。...有了上面的声纹识别的函数，读者可以根据自己项目的需求完成声纹识别的方式，例如笔者下面提供的是通过录音来完成声纹识别。...通过这样方式，读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别，例如提供一个API供APP调用，用户在APP上通过声纹登录时，把录音到的语音发送到后端完成声纹识别，再把结果返回给APP，前提是用户已经使用语音注册
基于Kersa实现的声纹识别 本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。...本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。...本项目提供三种预测方案： 第一种是声纹对比predict_contrast.py，即对比两个音频的声纹相似度，其中参数audio1_path和audio2_path就是需要对比的音频路径，其他的参数需要跟训练的一致...第二种是录音识别predict_recognition.py，即通过录音识别说话的人属于声纹库中的那个，并输出说话人的名称和跟声纹库对比的相识度，同样其他的参数需要跟训练的一致。...) 录音声纹识别： [录音声纹识别] 页面： [声纹识别服务] 启动日志： [在这里插入图片描述] 录音识别结果： [声纹识别服务] 在线播放录音： [声纹识别服务]
你是否也有过，想删除QQ空间里某个人的对自己发表的说说的全部评论，但又因说说太多，手动查找再删除太过麻烦？OK，我也有这个需求，成品分享给你。...---- 一、使用本程序，需要提供4个内容：你的QQ号、对方的名称、g_tk和cookie。...1、你的QQ号 就是你的QQ号，复制到conf.json文件 2、对方的名称 要删除的对方的备注或昵称（ta在你空间所显示的名称），一般如果你设置了备注，就是备注名；没设置备注，就是他的网名。...首先手动登陆你的QQ空间 b. 点进“我的主页” c. 按F12，选中network（有的浏览器显示是“网络”） d. 刷新一下浏览器，点击有html的一项 e....号 QQ = msg['QQ'] # 浏览器打开QQ空间，按F12，找到g_tk g_tk = msg['g_tk'] # 要删除的对方的备注或昵称（ta在你空间所显示的名称） targetname =
鉴权方式对比 有点 缺点 Session/Cookie 较易扩展；简单 安全性低；性能低，服务端存储；多服务器同步session困难；跨平台困难 JWT 易扩展；支持移动端设备；跨应用调用；安全；承载信息丰富
Biometric data is the unique information that can be used to identify a person w...
如今的人们已经接触到了太多的专业软件，这些软件都可以帮助人们进行网络的净化，并且完成提速过程，比如高防cdn。只是这类型的软件实在是太多，高防cdn如何选择始终是一个难题。高防cdn如何选择？...价格高一定好吗？...许多人发现有些平台是免费的，但是有些平台却制定了相应的收费标准，如果收费标准较高，不一定好，很有可能会让自己上当受骗，如果某一平台并未制定任何的收费项目，可以为大家免费提供的话，那么也不一定差，所以关键时刻...大家还是应当尽可能的去试用一下，试用结束之后才可以做出整体的判断。...以上就是对高防cdn如何选择的相关介绍，也许在整个操作的过程当中，人们一头雾水，对于整个操作流程一窍不通，但是只要能够联系专业的平台，并且按照对方所提供的操作流程完成所有的项目，很快便可以试用成功。
前言本项目说是使用Keras，但使用的都是Tensorflow下的keras接口，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。...同样是使用上面声纹对比的infer()预测函数，通过这两个同样获取语音的特征数据。...，如果有用户需要通过声纹登录，就需要拿到用户的语音和语音库中的语音进行声纹对比，如果对比成功，那就相当于登录成功并且获取用户注册时的信息数据。...有了上面的声纹识别的函数，读者可以根据自己项目的需求完成声纹识别的方式，例如笔者下面提供的是通过录音来完成声纹识别。...通过这样方式，读者也可以修改成通过服务请求的方式完成声纹识别，例如提供一个API供APP调用，用户在APP上通过声纹登录时，把录音到的语音发送到后端完成声纹识别，再把结果返回给APP，前提是用户已经使用语音注册
https://ossrs.net/lts/zh-cn/docs/v5/doc/http-api#authentication
【鉴权流程中的相关类】 ---- 上面几个类只是对权限相关的策略进行了描述，而仅靠这些描述，还不足以完成资源权限的访问控制。...RangerPolicyEvaluator 策略匹配表达式的抽象类，从策略的维度提供鉴权计算接口，内部通过调用不同的策略条目匹配表达式类实例的接口完成具体的鉴权逻辑。...RangerPolicyItemEvaluator 策略条目表达式的抽象类，从策略条目的维度提供鉴权计算接口。...【鉴权的处理流程】 ---- 鉴权之前，插件先需要初始化，初始化时会启动一个线程定期从ranger服务端拉取策略，每次拉取策略本质上是发送一个rest请求，ranger服务端收到请求后，将具体服务的所有策略信息按...小结一下：本文主要介绍了ranger插件中策略与鉴权相关的实现类，以及鉴权的逻辑流程。在源码的研究过程中，发现其实还有很多小细节，这里没有展开说明。
爱美是女性的天性，很多人为了让自己的外表变得更加动人，不惜在脸上、身上砸重金，以求自己能成为人群中那颗“最亮眼的星”。...化妆虽能改变人的外貌，但那仅仅只是一时的，对于自己“高标准，严要求”的女性来说，只有整形才能让他们无时无刻不美丽动人。 ?...这里所指的停滞不前并不是隆胸技术，而是术前的展示方式，“在选择假体时，顾客有三至四种不同的选择。关于每个假体所呈现的效果，我们只能通过将其塞到顾客的胸罩中才可知，但是区别并不大。”...对于这款3D模拟应用的表现效果，Gerard是这么说的：“目前为止，还没有顾客对VR所呈现的效果表示不满意。” ? 该3D模拟应用不仅可以显示整形后的胸部，还可用于矫正手术的模拟。...曾经那些空洞的想法，利用VR都能够实现，当然，我们这里指的并仅仅是整形行业，在其他相关的领域，如医疗、工业等，VR也有着无可替代的功能。
但是在实际的生产过程中，我们通常需要根据业务需求对不同的接口进行权限的校验。 今天我们就来入门DjangoRestFramework的接口鉴权。...如上，需要鉴权的视图类（函数）继承了APIView，类似上节的PersonViewSet集成了ModelViewSet一样，我们使用DjangoRestFramework都是集成了它已有的功能；我们在视图类中指定了...是使用了DjangoAdmin的用户权限的。...以上，我们仅对app0/info/接口进行的权限控制，其他接口都是放开的。...，如果你想快速的开发出一个具备CRUD和权限认证功能的后端服务，那么DjangoRestFramework将会是你不二的选择。
作者从“学习率”入手，逐层抽丝剥茧教我们深入理解深度学习中的“学习率”，并掌握如何获得好的“学习率”。内容包括：什么是学习率、怎么确定学习率、如何获得更好的学习率、迁移学习中的学习率确定、差分学习。...通常，学习率是由用户随意配置的。 用户最多也只能通过之前的经验来配置最佳的学习率。 因此，很难得到好的学习率。 下图演示了配置学习速率时可能遇到的不同情况。 ?...与此同时，学习率会影响我们的模型能够以多快的速度收敛到局部最小值（也就是达到最好的精度）。 因此，从正确的方向做出正确的选择意味着我们能用更少的时间来训练模型。...较少的训练时间，花在GPU云计算上的花费较少。:) ▌有没有更好的方法来确定学习率？...每个周期的迭代次数都是固定的。 这种方法让学习率在合理的边界值之间循环变化。 这是有帮助的，因为如果我们卡在鞍点上，提高学习速度可以更快速地穿越鞍点高原。
精炼鉴黄师背后的故事 ——大蛇智能鉴黄师版正式发布 用AI来鉴别黄色图片，已经不是什么新鲜的事情。然而能够训练出一个可用的图像识别模型，其中所需要的细节知识还是值得学习的。...本文就来从鉴黄师的训练细节说起，为大家介绍一下训练出高质量的可用模型所需要的具体步骤。可以帮助大家举一反三，在其它领域训练出高质量的商用模型。...一、数据集的选取 在GitHub上有一个20万张图片的原始鉴黄数据集，直接使用该数据集可以使我们节约很多时间。这份资源的贡献者是一位名叫Alexander Kim的数据科学家。...四、鉴黄师产品的迭代实战 鉴黄师产品被部署到了lab.aianaconda.com网站上，同时也在公众号“相约机器人”下面的“AI实验室”菜单中，以小程序的形式对外开放。...这些宝贵的交互信息在正式版本的发布中发挥了很大的作用。 4.2.1 仍然存在的样本盲区 鉴黄师alpha版上线之后，与我们预期的一样，收到了好多测试模型的图片。
而Spring Security提供的@PreAuthorize注解是一种常见的鉴权方式，但在实际应用中，我们可能需要更灵活、可维护性更好的鉴权方案。...本文将探讨如何通过自定义鉴权注解来优化Spring Security中的鉴权机制，使其更符合实际业务需求，提高代码的可读性和可维护性。 2....自定义鉴权注解的优势 自定义鉴权注解是指根据业务需求，在Spring Security基础上创建符合具体场景的鉴权注解。...当鉴权逻辑需要调整时，只需修改自定义注解的实现，而不影响业务逻辑。 4. 实现自定义鉴权注解 接下来，让我们通过一个实际的例子来演示如何实现自定义鉴权注解。...总结 通过本文的介绍，我们深入探讨了Spring Security中鉴权注解的优化方案，通过自定义鉴权注解实现了更灵活、更具语义化的鉴权方式。
SMT贴片指的是在PCB的基础上进行加工这一系列的工艺流程的简称，SMT是表面组装技术（表面贴装技术）（Surface Mounted Technology的缩写），是电子组装行业里最流行的一种技术和工艺...，也是是新兴的工业制造技术和工艺。...迅速地将电子元器件地贴装在PCB上，从而实现了高效率、高密度、高可靠、低成本的自动化生产。下面就来详细分析下SMT贴片的优势以及能给企业带来哪些好处。...3、可靠性高，抗震能力强 4、高频特性好，减少了电磁和射频干扰 5、焊点缺陷率低 6、贴片组装密度高 随着人工成本、生产成本的逐渐上升，竞争市场越来越激烈，企业的生存空间被不断挤压，想要良好的生存发展...科技发展的同时电子产品体积越来越小，这就对SMT提出了更高的要求。
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