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声纹识别 | attention在声纹识别中的应用

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。

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Web端声纹识别

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。

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    ·声纹识别技术简介

    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?

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    使用Tensorflow实现声纹识别

    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

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    基于PaddlePaddle实现声纹识别

    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 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!

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    使用PaddlePaddle实现声纹识别

    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

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    基于Kersa实现的声纹识别

    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]

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    基于Pytorch实现的声纹识别模型

    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!

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