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| attention在中的应用

最近看了几篇文章,都是关于注意力机制在中的应用。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。 在语音及其领域还是费解、抽象一些。可以看看台大李宏毅老师的transformer:https://www.youtube.com/watch? Introduction 说话人()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方案主要是:结合i-vectors和使用PLDA(概率线性判分析) 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。

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Web端

他一拍脑袋,接着说,Tom 你给我们做一个吧! 说干就干,在寻找 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。。 注册用户(最终效果图) ? 登录(最终效果图) ? 上传文件: ? pm2线程 ? 服务端 因为服务商 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。 utf8"); return JSON.parse(txt); }, async token => { // 请将token存储到全局,跨进程、跨机器级的全局 reject(err.message) console.log('an error happened: ' + err.message); }) .save(_delPath.fix); 提交服务器

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    ·锁与技术原理解析

    锁与技术原理解析 锁的工作原理是什么?技术原理是怎样的?锁也是智能门锁的新兴品种。利用技术进行开锁,在门锁中也开锁得到了应用。 锁和指锁有着异曲同工之妙,与指锁基于指技术不同的是,锁是对于音的技术,本文将为大家解释的技术原理。 ? 什么是锁将应用于门禁系统,实现传说中芝麻开门的神话。锁建立在技术的基础之上,是技术的一个具体的应用。 所提供的安全性可与其他生物技术(如:指、掌形和虹膜)相媲美,而且语音采集装置造低廉,只需电话/手机或麦克风即可,无需特殊的设备;它与说话语言无关,与方言腔调无关,不涉及隐私问题,适应人群范围很广 的主要任务包括:语音信号处理、特征提取、建模、比对、判决策等。 可以说有两个关键问题,一是特征提取,二是模式匹配(模式)。

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    ·技术简介

    技术简介 ,也称作说话人,是一种通过音判说话人身份的技术。 本文意在和读者一起分享中主流的技术以及优图实验室在的研发积累中取得的成果,希望能让读者对于这个糅合语音信号处理+模式,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。 化繁为简-模型的进化路 既然希望计算机能够一个用户的,那首先得让计算机“认”这个用户的身份。典型的的系统的框架如下图所示: ? 在前文也提到过,是一个兼具理论研究值与工程应用背景的领域,的难点主要在以下几个方面: 如何在语音多变性的背后,挖掘不变的身份信息。 稳定,快速,用户体验好,才是一个系统能够落地的核心评指标。为此,首选的仍然是文本相关的应用,而在文本相关应用中,安全性最高的仍然是随机数字

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    使用PaddlePaddle实现

    前言 本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的模型,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PaddlePaddle实现音分类》 。 基于这个知基础之上,我们训练一个模型,通过这个模型我们可以说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。 在上面的对比的基础上,我们创建infer_recognition.py实现。 ,读者可以根据自己项目的需求完成的方式,例如笔者下面提供的是通过录音来完成。 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,例如提供一个API供APP调用,用户在APP上通过登录时,把录音到的语音发送到后端完成,再把结果返回给APP,前提是用户已经使用语音注册

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    使用Tensorflow实现

    前言 本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的模型,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实现音分类》。 基于这个知基础之上,我们训练一个模型,通过这个模型我们可以说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。 在上面的对比的基础上,我们创建infer_recognition.py实现。 ,读者可以根据自己项目的需求完成的方式,例如笔者下面提供的是通过录音来完成。 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,例如提供一个API供APP调用,用户在APP上通过登录时,把录音到的语音发送到后端完成,再把结果返回给APP,前提是用户已经使用语音注册

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    基于PaddlePaddle实现

    前言 本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的模型,本项目参考了人脸项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss,ArcFace 在上面的对比的基础上,我们创建infer_recognition.py实现。 有了上面的的函数,读者可以根据自己项目的需求完成的方式,例如笔者下面提供的是通过录音来完成。 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,例如提供一个API供APP调用,用户在APP上通过登录时,把录音到的语音发送到后端完成,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为注册音频到库,1为执行:0 按下回车键开机录音,录音3秒中: 开始录音...... 录音已结束!

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    基于Kersa实现的

    基于Kersa实现的 本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的,本项目主要是用于,也有人称为说话人。 本项目包括了自定义数据集的训练,对比,和。 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。 第二种是录音predict_recognition.py,即通过录音说话的人属于库中的那个,并输出说话人的名称和跟库对比的相度,同样其他的参数需要跟训练的一致。 ) 录音: [录音] 页面: [服务] 启动日志: [在这里插入图片描述] 录音结果: [服务] 在线播放录音: [服务]

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    语音 - 来自学楼电技术网络交流平台

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    语音应用场景(3):打造个性化语音指

    强调的是,目前已经是公安部的标准,是可以作为证据进行鉴定的。 相较于,大众可能对语音更为熟悉,但二者有本质的区。语音是“说什么”,是“谁在说”。 语音场景下要解决身份的问题,需要基于生物信息ID的技术支持。 的生物学基础 ? 的理论基础是每一个音都具有独特的特征,通过该特征能将不同人的音进行有效的区分。 用工程语言来说,目前共有“1:1”和“1:N”两种。 的基本技术原理 ? 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。 人脸需要摄像头,而只需要麦克风,这两者相比,后者的造和安装成本都更低,对于商务来说更容易使用,也就更方便推广和使用。

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    基于Tensorflow2实现的中文

    基于这个知基础之上,我们训练一个模型,通过这个模型我们可以说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。 在上面的对比的基础上,我们创建infer_recognition.py实现。 有了上面的的函数,读者可以根据自己项目的需求完成的方式,例如笔者下面提供的是通过录音来完成。 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,例如提供一个API供APP调用,用户在APP上通过登录时,把录音到的语音发送到后端完成,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为注册音频到库,1为执行:0 按下回车键开机录音,录音3秒中: 开始录音...... 录音已结束!

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    基于Pytorch实现的模型

    前言 本章介绍如何使用Pytorch实现简单的模型,本项目参考了人脸项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive 在上面的对比的基础上,我们创建infer_recognition.py实现。 有了上面的的函数,读者可以根据自己项目的需求完成的方式,例如笔者下面提供的是通过录音来完成。 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,例如提供一个API供APP调用,用户在APP上通过登录时,把录音到的语音发送到后端完成,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为注册音频到库,1为执行:0 按下回车键开机录音,录音3秒中: 开始录音...... 录音已结束!

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    人工智能技术在方面的应用 | 解读技术

    但是在方面,55寸售7597元,65寸售13997元,75寸售21997元,过高难以普及,但是也从侧面证明人工智能确实可以提升产品附加值。 在实际应用中,也存在一些缺点,比如同一个人的音具有易变性,易受身体状况、年龄、情绪等的影响;比如不同的麦克风和信道对性能有影响;比如环境噪音对有干扰;又比如混合说话人的情形下人的特征不易提取 这些优势使得的应用越来越受到系统开发者和用户青睐,的世界市场占有率15.8%,仅次于指和掌的生物特征,并有不断上升的趋势。 (也称说话人)技术也如同现在在智能手机上应用十分广泛的指技术一样,从说话人发出的语音信号中提取语音特征,并据此对说话人进行身份验证的生物技术。 技术上,简单的的系统工作流程图。 ? 对于系统而言,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。

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    基于Pytorch实现的EcapaTdnn模型

    前言 本项目使用了EcapaTdnn模型实现的,不排除以后会支持更多模型,同时本项目也支持了多种数据预处理方法,损失函数参考了人脸项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets 在上面的对比的基础上,我们创建infer_recognition.py实现。 有了上面的的函数,读者可以根据自己项目的需求完成的方式,例如笔者下面提供的是通过录音来完成。 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,例如提供一个API供APP调用,用户在APP上通过登录时,把录音到的语音发送到后端完成,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为注册音频到库,1为执行:0 按下回车键开机录音,录音3秒中: 开始录音...... 录音已结束!

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    一、 简介 AS608 指模块主要是指采用了杭州晟元芯片技术有限公司(Synochip)的 AS608 指芯片 而做成的指模块,模块厂商只是基于该芯片设计外围电路,集成一个可供2次开发的指模块 BufferID) { u16 temp; u8 ensure; u8 *data; SendHead(); SendAddr(); SendFlag(0x01);//命令包标 PageID) { u16 temp; u8 ensure; u8 *data; SendHead(); SendAddr(); SendFlag(0x01);//命令包标 ,u16 N) { u16 temp; u8 ensure; u8 *data; SendHead(); SendAddr(); SendFlag(0x01);//命令包标 ; u8 *data; SendHead(); SendAddr(); SendFlag(0x01);//命令包标 SendLength(0x03); Sendcmd(0x0D

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    技术助力远程身份认证

    这种随机性的引入使得文本相关中每一次采到的都有内容时序上的差异。 ? 图1 密保系统的处理流程图 的一些工程经验 形简意丰的语音信号 语音信号具有得天独厚的优势,形简意丰。 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,但同时给精确的也带来挑战,因为很难从语音中提取纯粹的特征。 准确率 虽然现在已经有许多成熟的算法使的准确率得到了明显的提高,但相对于其它的生理特征,仍需要做更多的工作才能达到相同的水准。 只有通过结合和其他生物特征组成多因子认证手段,才能更好地保证远程身份认证安全。 作者简介: 李通旭,清华大学博士后,主要从事说话人方向的研究。现于清华大学与得意音通联合实验室。 刘乐,得意音通研发部经理,主攻及语音算法研究。有丰富的模式算法研发和工程实现经验,曾负责密保系统的设计和研发工作。

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    基于Kersa实现的中文语音

    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,也有人称为说话人。 本项目包括了自定义数据集的训练,对比,和。 audio/a_1.wav 和 audio/b_2.wav 不是同一个人,相似度为:0.020499 在上面的对比的基础上,我们创建infer_recognition.py实现。 有了上面的的函数,读者可以根据自己项目的需求完成的方式,例如笔者下面提供的是通过录音来完成。 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,例如提供一个API供APP调用,用户在APP上通过登录时,把录音到的语音发送到后端完成,再把结果返回给APP,前提是用户已经使用语音注册

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    SensoryCloud AI - 支持Liveness的生物特征

    Biometric data is the unique information that can be used to identify a person w...

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    左手握技术,右手握需求,但依旧当不了“独行侠”

    答案是,语音。 说得更准确一点,是手机系统的不够准确。 具体说来,是生物手段的其中一种,跟它属于同一家族的还有指、人脸、虹膜等等。在现实生活中,技术通常都被用来作为交互或是安全认证的一种手段,亦不能免俗。 如何知道音不是同一个人的?这其中所使用的技术就是。更进一步讲,这是1对1的技术,通过将电话中的与数据库中蔡成功的特征进行1对1比对。 国际权威调研机构Gen Market Insights发布了《全球人脸设备市场研究报告2018》,报告称,2017年全球人脸设备市场值为10.7亿美元,到2025年底将达到71.7亿美元,在2018 在这些场景中,人脸技术被作为安全认证技术独立使用。那么,同样是安全认证技术,有没有机会来当一回“独行侠”? 严说来,当“独行侠”的机会很少,微乎其微。

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