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。...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。
他一拍脑袋，接着说，Tom 你给我们做一个声纹识别吧! 说干就干，在寻找 声纹识别服务商，发现什么科大讯飞，还什么BAT等许多大厂都没有支持Web端的，后来找到一个不知名的小厂。。...服务端 因为声纹识别服务商 不能直接使用客户端直接调用 和 音频不支持的问题，要开发自己的服务端来对接。
声纹识别技术简介 声纹识别，也称作说话人识别，是一种通过声音判别说话人身份的技术。...本文意在和读者一起分享声纹识别中主流的技术以及优图实验室在声纹识别的研发积累中取得的成果，希望能让读者对于声纹识别这个糅合语音信号处理+模式识别，且理论研究与工程背景兼具的领域有一个基本又全面的认识。...因此，从语音字典是否受限的角度上来区分，声纹识别可以文本无关识别与文本相关识别。...典型的声纹识别的系统的框架如下图所示： ?...在继续深入了解建模之前，我们有必要明确声纹识别，或者把范围再缩小一些，明确文本无关声纹识别任务，它的难点在哪里？
声纹识别是指利用声音特征对说话人的身份进行识别的生物识别技术，已有几十年的发展历史，但直到深度学习兴起之后才开始广泛应用。 本文记录当前主流声纹模型 ECAPA-TDNN。...简介 ECAPA-TDNN由比利时哥特大学Desplanques等人于2020年提出，通过引入SE (squeeze-excitation)模块以及通道注意机制，该方案在国际声纹识别比赛（VoxSRC2020...百度旗下PaddleSpeech发布的开源声纹识别系统中就利用了ECAPA-TDNN提取声纹特征，识别等错误率（EER）低至0.95%。...论文核心技巧 针对目前基于x-vector的声纹识别系统中的一些优缺点，论文从以下3个方面进行了改进： 依赖于通道和上下文的统计池化 在最近的x-vector架构中，软自注意力（soft-attention
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。...在保存预测模型时，保存的是最后分类层的上一层，这样在执行预测时，就可以输出语音的特征值，通过使用这些特征值就可以实现声纹识别了。...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。...，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
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。...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...请选择功能，0为注册音频到声纹库，1为执行声纹识别：0 按下回车键开机录音，录音3秒中： 开始录音...... 录音已结束!...请输入该音频用户的名称：夜雨飘零 请选择功能，0为注册音频到声纹库，1为执行声纹识别：1 按下回车键开机录音，录音3秒中： 开始录音...... 录音已结束!
前言 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。...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。...，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
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接：基于Kersa实现的声纹识别...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。...自定义数据训练 本节介绍自定义数据集训练，如何不想训练模型，可以直接看下一节，使用官方公开的模型进行声纹识别。...： [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]
图2 形简意丰的语音信号 语音信号这一特点，使其具有极强的安全性，但同时给精确的声纹识别也带来挑战，因为很难从语音中提取纯粹的声纹特征。...识别准确率 虽然现在已经有许多成熟的算法使声纹识别的准确率得到了明显的提高，但相对于其它的生理特征，声纹识别仍需要做更多的工作才能达到相同的水准。...图3总结了声纹识别发展的历史以及对应的三个重要阶段。图中所展示的各类声纹识别技术我们均有深入研究，并且针对不同的应用场景我们合理的实现了“新老”技术的结合。...图3 声纹识别发展史 基于不同的算法，我们提出了虚拟引擎的概念，专门用于将各种算法进行融合。...现于清华大学与得意音通声纹识别联合实验室。 刘乐，得意音通研发部经理，主攻声纹识别及语音识别算法研究。有丰富的模式识别算法研发和工程实现经验，曾负责声密保系统的设计和研发工作。
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。...，我们创建infer_recognition.py实现声纹识别。...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...请输入该音频用户的名称：夜雨飘零请选择功能，0为注册音频到声纹库，1为执行声纹识别：1按下回车键开机录音，录音3秒中：开始录音......录音已结束!
声纹锁与声纹识别技术原理解析 声纹锁的工作原理是什么？声纹识别技术原理是怎样的？声纹锁也是智能门锁的新兴品种。利用声纹识别技术进行开锁，在门锁中也开锁得到了应用。...什么是声纹锁 声纹锁将声纹识别应用于门禁系统，实现传说中芝麻开门的神话。声纹锁建立在声纹识别技术的基础之上，是声纹识别技术的一个具体的应用。...声纹识别，生物识别技术的一种。也称为说话人识别，有两类，即说话人辨认和说话人确认。不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术，如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术，而银行交易时则需要确认技术。...声纹识别的主要任务包括：语音信号处理、声纹特征提取、声纹建模、声纹比对、判别决策等。 声纹识别可以说有两个关键问题，一是特征提取，二是模式匹配(模式识别)。...声纹识别在国内范围来说，还是一项比较前沿的技术，所以基于声纹识别技术的应用更是比较少。 总结 目前声纹识别应用在门禁系统上并不成熟，但这也是智能锁的一个研究方向。
前言 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。...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。...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
| 什么是声纹识别 声纹识别（又称说话人识别）是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息，并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说，声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。...需要注意的是，声纹识别不同于常见的语音识别 [1]： 语音识别：是共性识别，能听懂人的说话内容，即“你说了什么？”。 声纹识别：是个性识别，能判断说话人是谁，即“说话人是谁？”。...| 声纹识别模型 背景 声纹识别的本质，就是要找到描述特定对象的声纹特征 (feature)，声纹特征类似于虹膜、指纹等，是一种独特的生物特征。...| 部署应用 声纹识别 声纹识别需要对麦克风传感器收集的语音信息进行分析。这一过程主要包括特征提取和模式识别两部分，其中特征提取对识别率有较大的影响。...| 生物多因子认证 前面我们介绍了基于 Deep Speaker 和 Milvus 的声纹识别流程。接下来，我们将利用该声纹识别方案实现生物多因子认证系统。
“听声识我，开口即播”长虹CHiQ5人工智能电视成为全球首款搭载声纹识别的人工智能电视，可以直接通过每个人说话的声音不同而区分目前使用电视用户是谁，从而实现内容的精准推荐。...这些优势使得声纹识别的应用越来越受到系统开发者和用户青睐，声纹识别的世界市场占有率15.8%，仅次于指纹和掌纹的生物特征识别，并有不断上升的趋势。...这里面其实包含了大部分生物识别系统都适用的重要概念：1：1 和 1：N，同时也包含了只有在声纹识别技术中存在的独特的概念：内容相关和内容无关。...技术上，简单的声纹识别的系统工作流程图。 ? 对于声纹识别系统而言，如果从用户所说语音内容的角度出发，则可以分为内容相关和内容无关两大类技术。...上图示出了一个完整的声纹识别系统的训练和测试流程，可以看到在其中iVector模型的训练以及随后的信道补偿模型训练是最重要的环节。
而在这些识别技术愈加成熟之时，越来越多的人将目光放在另外一种生物识别技术上——声纹识别。 什么是声纹识别技术？ 声纹识别，也称作说话人识别，是一种通过声音判别说话人身份的技术。...声纹识别的应用及成果 在应用上，声纹识别更大的应用前景在于安防领域，比如刑侦破案、门禁、银行交易等等。...当前，在声纹识别需求渐增的情况下，专注于声纹识别的企业也有不少，并已取得了不错的成果。...在2015年，依托于声纹识别、人脸识别技术，科大讯飞构建了业界首个统一生物认证系统，用人脸识别补充声纹识别的不稳定性，进一步的提高了安全性，并在金融、保险等领域启动了大规模的应用推广。...声纹识别的优势与挑战 声纹识别的主要任务包括：语音信号处理、声纹特征提取、声纹建模、声纹比对、判别决策等。
相较于声纹识别，大众可能对语音识别更为熟悉，但二者有本质的区别。语音识别是“说什么”，声纹识别是“谁在说”。而语音识别必然会从“说什么”发展到“谁在说”。...语音场景下要解决身份识别的问题，需要基于声纹生物信息ID的声纹识别技术支持。 声纹识别的生物学基础 ? 声纹识别的理论基础是每一个声音都具有独特的特征，通过该特征能将不同人的声音进行有效的区分。...声纹识别的技术分类 声纹识别在技术方面有分为两类：即说话人确认技术和说话人辨认技术，说话人确认技术是用于判断未知说话人是否为某个指定人；后者则是用于辨认未知说话人是已记录说话人中的哪一位。...声纹识别的基本技术原理 ? 声纹识别常用的方法包括模板匹配法、最近邻方法、神经元网络方法，VQ聚类法等。...主要抽取说话人声音的基音频谱及包络、基音帧的能量、基音共振峰的出现频率及其轨迹等参数表征，然后再与模式识别等传统匹配方法结合进行声纹识别。 声纹识别的优势 ?
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