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。 在语音及其声纹领域还是费解、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。。 声纹注册用户(最终效果图) ? 声纹登录(最终效果图) ? 上传文件识别： ? pm2线程 ? 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。 utf8"); return JSON.parse(txt); }, async token => { // 请将token存储到全局，跨进程、跨机器级别的全局 reject(err.message) console.log('an error happened: ' + err.message); }) .save(_delPath.fix); 提交声纹服务器
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
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。 声纹锁和指纹锁有着异曲同工之妙，与指纹锁基于指纹识别技术不同的是，声纹锁是对于声音的技术识别，本文将为大家解释声纹锁识别的技术原理。 ? 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。 声纹识别所提供的安全性可与其他生物识别技术（如：指纹、掌形和虹膜）相媲美，而且语音采集装置造价低廉，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 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。 化繁为简-声纹模型的进化路 既然希望计算机能够识别一个用户的声纹，那首先得让计算机“认识”这个用户的身份。典型的声纹识别的系统的框架如下图所示： ? 在前文也提到过，声纹识别是一个兼具理论研究价值与工程应用背景的领域，声纹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。 识别稳定，快速，用户体验好，才是一个声纹系统能够落地的核心评价指标。为此，首选的仍然是文本相关识别的应用，而在文本相关识别应用中，安全性最高的仍然是随机数字声纹识别。
前言 本章介绍如何使用PaddlePaddle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PaddlePaddle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
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
前言 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 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!
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。 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]
特别强调的是，声纹鉴别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”。 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。 用工程语言来说，目前声纹识别共有“1:1识别”和“1：N识别”两种。 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。 人脸识别需要摄像头，而声纹识别只需要麦克风，这两者相比，后者的造价和安装成本都更低，对于商务来说更容易使用，也就更方便推广和使用。
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 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!
前言 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 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!
但是在价格方面，55寸售价7597元，65寸售价13997元，75寸售价21997元，价格过高难以普及，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，声纹识别也存在一些缺点，比如同一个人的声音具有易变性，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识别性能有影响;比如环境噪音对识别有干扰;又比如混合说话人的情形下人的声纹特征不易提取 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。 声纹识别（也称说话人识别）技术也如同现在在智能手机上应用十分广泛的指纹识别技术一样，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识别技术。 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。
前言 本项目使用了EcapaTdnn模型实现的声纹识别，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识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets 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!
一、 简介 AS608 指纹识别模块主要是指采用了杭州晟元芯片技术有限公司(Synochip)的 AS608 指纹识别芯片 而做成的指纹模块，模块厂商只是基于该芯片设计外围电路，集成一个可供2次开发的指纹模块 BufferID) { u16 temp; u8 ensure; u8 *data; SendHead(); SendAddr(); SendFlag(0x01);//命令包标识 PageID) { u16 temp; u8 ensure; u8 *data; SendHead(); SendAddr(); SendFlag(0x01);//命令包标识 ,u16 N) { u16 temp; u8 ensure; u8 *data; SendHead(); SendAddr(); SendFlag(0x01);//命令包标识 ; u8 *data; SendHead(); SendAddr(); SendFlag(0x01);//命令包标识 SendLength(0x03); Sendcmd(0x0D
这种随机性的引入使得文本相关识别中每一次采到的声纹都有内容时序上的差异。 ? 图1 声密保系统的处理流程图 声纹识别的一些工程经验 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。 只有通过结合声纹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，主要从事说话人识别方向的研究。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。 audio/a_1.wav 和 audio/b_2.wav 不是同一个人，相似度为：0.020499 声纹识别 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
Biometric data is the unique information that can be used to identify a person w...
答案是，语音识别。 说得更准确一点，是手机系统的声纹识别不够准确。 具体说来，声纹识别是生物识别手段的其中一种，跟它属于同一家族的还有指纹识别、人脸识别、虹膜识别等等。在现实生活中，识别技术通常都被用来作为交互或是安全认证的一种手段，声纹识别亦不能免俗。 如何知道声音不是同一个人的？这其中所使用的技术就是声纹识别。更进一步讲，这是1对1的声纹识别技术，通过将电话中的声纹与数据库中蔡成功的声纹特征进行1对1比对。 国际权威调研机构Gen Market Insights发布了《全球人脸识别设备市场研究报告2018》，报告称，2017年全球人脸识别设备市场价值为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，人脸识别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，声纹识别有没有机会来当一回“独行侠”？ 严格说来，声纹识别当“独行侠”的机会很少，微乎其微。
弹性公网 IPv6（EIPv6）为您提供快速、安全、价格实惠的 IPv6 公网接入。 您可以为您的 IPv6 云服务器灵活设置 IPv6 的公网带宽 ，并随时关闭或者开启 IPv6 公网接入。
扫码关注云+社区
领取腾讯云代金券
云服务器
测试服务 WeTest
云数据库 PostgreSQL
文件存储
SSL 证书