对任意一个领域的学习,如果有人可以指导你完成从基本概念、实践方法到系统认知的构建,你的职业发展将事半功倍。 声纹识别领域,现在就有这样一门课程刚刚上线。 什么是声纹识别? 声纹识别(Speaker Recognition)是一门位于音频信号处理、生物信息学以及 AI 等领域交汇点的交叉学科。声纹识别技术既是声纹技术中最为核心的一项,也是生物特征识别技术的一种,该技术利用算法和神经网络模型,让机器从人们的语音信号中识别出说话人的身份信息。而随着 2014 年以来深度学习(DL)技术的发展,声纹识别技术进入全
机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 对于艺术家和插图画家来说,这类绘图工具虽然省时省力,但如何保持自己的创作风格是一个大问题。 前段时间,来自慕尼黑大学和 Runway 的研究者,与Eleuther AI、LAION 等团队合作,共同开发了一种文本转图像模型 Stable Diffusion。这项研究入选CVPR 2022 Oral。 Stable Diffusion 可以在消费级 GPU 上的 10 GB VRAM 下运行,并在几秒钟内生成 512x512 像素的图像,无需预处理和后处理。 Stabl
选自IEEE Spectrum 作者:Charles Q. Choi 机器之心编译 编辑:陈萍 研究人员希望人造反铁电体电容器有助于进一步小型化电子产品。 目前,缩小电子产品的一个主要障碍是其电容器的尺寸相对较大。不过,现在科学家们已经开发出新的超晶格 (Superlattice),可能会使制造的电容器尺寸仅为传统电容器的百分之一。 这项研究发表在近期的《Science Advances》上。 论文地址:https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abn4880
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。
选自theregister.com 作者:Thomas Claburn 机器之心编译 编辑:张倩、小舟 做作业或考试时,你能忍住不去用电脑里已经安装的这款代码补全神器吗? Copilot 是由微软、OpenAI、GitHub 三家联合打造的 AI 编程辅助工具。今年早些时候,Copilot 已被集成到 Visual Studio 2022 中。此外,GitHub 还有一个专门的校园计划,可以让学生免费获取这款编程神器。 不过,负面效应接踵而至:Copilot 在一项测试中展示出强大的能力,以至于它可能被用
声纹识别最早是在40年代末由贝尔实验室开发,主要用于军事情报领域,随着该项技术的逐步发展,60年代末后期在美国的法医鉴定、法庭证据等领域都使用了该项技术,从1967年到现在,美国至少5000多个案件包括谋杀、强奸、敲诈勒索、走私毒品、赌博,政治腐败等都通过声纹识别技术提供了有效的线索和有力的证据。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。
博文视点程序员读书节活动进行中,持续关注每日推送更多精彩活动享不停。 ◆ 广义上讲,所有可以区分每个人不同声音的特征,都可以称为「声纹」。由于这些特征的存在,声纹和指纹一样,衍生出各种实用的技术。 声纹技术中最为核心的一项便是声纹识别技术。和指纹识别、人脸识别一样,声纹识别也是生物特征识别技术的一种,该技术利用算法和神经网络模型,让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。除了声纹识别之外,声纹技术也被广泛用于声纹分割聚类, 以及构建更为强大的语音识别、语音合成以及人声分离系统。 为了帮助大家更好的了解声
因为智能AI语音助手“小欧”的语音唤醒、解锁功能,用户花了5000元买了一部OPPO的手机。这事没让用户感到兴奋,反而有点恐慌。
机动组声纹技术系列分享第2期 声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项,和指纹识别、人脸识别一样,声纹识别也是生物特征识别技术的一种,该技术利用算法和神经网络模型,让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。 在10月19日的分享中,谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识,并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型,包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路,以及数据处理方面的相关话题。第一讲回顾:入门声纹技术(一):音频基础与声纹识别。 但是许多人误以为声纹技术等价
在众多生物识别技术中,除了早已使用多年的指纹识别、虹膜识别,近期兴起的人脸识别技术被用于公司打卡、软件系统登录、家庭或公共场所的安防等多个场景,而语音识别技术的用途更是广泛,机器人、智能家居产品、无人车等等。 随着相关算法的精进,以上生物识别技术的准确率已经可以与人类相媲美。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。人在讲话时使用的发声器官舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态
近日,根据调查机构CIRP的报告显示,亚马逊在2014年11月推出的Echo系列智能音箱产品在美销量已突破510万台。并且,根据市场数据,CIRP推算2016年前九个月亚马逊就已经售出200万台Echo产品(包括Echo DotEcho Tap)。 看到亚马逊的智能音箱销量如此之好,我们都意识了智能家居语音控制系统的前景之利好。不过,即使当前的语音识别技术已经基本上达到了人们所需要的标准,在智能家居语音控制系统之中,仍然有一些瑕疵的存在,比如在人声嘈杂的环境里,如何正确识别出用户发出的命令。 出于需求,声纹
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自之江实验室和浙江大学的研究者提出了一种再注意机制,旨在更有效地捕捉目标级别的语义信息,抑制背景干扰,实现更准确的目标定位能力。 弱监督定位任务(Weakly supervised object localization, WSOL)仅利用图像级别的类别标签,就能实现目标级别的定位功能,因为其细粒度注释的最小化需求大大压缩了人工成本,于近年获得大量关注。 由于缺乏目标级别标签的约束,仅利用图像标签进行分类训练,弱监督定位方法往往倾向于只定位图像中最具判别性的局部区域,难以涵盖
机器之心报道 机器之心编辑部 通用人工智能(AGI)还没来,AGI公司先来了。 电玩游戏程序大神、Oculus 前首席技术官 John Carmack 近日宣布自己的 AGI 初创公司 Keen Technologies 已完成由 GitHub 前 CEO Nat Friedman 和 Cue 创始人 Daniel Gross 领投,Stripe 联合创始人兼 CEO Patrick Collison、Shopify 联合创始人兼 CEO Tobi Lutke 以及红杉资本参投的 2000 万美元融资。
现实生活中大家可能比较常见的是指纹识别,比较常见的使用场景有手机指纹识别、智能门指纹识别等方面,那么什么是声纹呢?
机器之心报道 机器之心编辑部 为了重拾自己对 AI 开源和教育的热情,Andrej Karpathy 在家录了一个详解反向传播的课程。 前段时间,特斯拉 AI 高级总监、自动驾驶 Autopilot 负责人 Andrej Karpathy 在推特上宣布自己即将离职,并表示从今年三月份开始,自己已休假四个月。 在休假的这段时间,Karpathy 也没有闲着,自己在家录了个课程。视频内容长达 2 小时 25 分钟,基于 micrograd 详细介绍了神经网络和反向传播。 对于这门课程,Karpathy 自信地
声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项,和指纹识别、人脸识别一样,声纹识别也是生物特征识别技术的一种,该技术利用算法和神经网络模型,让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。 在10月19日的分享中,谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识,并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型,包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路,以及数据处理方面的相关话题。 但是许多人误以为声纹技术等价于声纹识别,却不知道声纹技术还有着许多十分重要且有趣的其他应用。所以在「从算法到应
栏目简介:激荡六十年,人工智能已经起航。然而在未来面前,我们都还是孩子。究竟是“奇点临近”?还是泡沫行将破灭?为了解惑,《AI名人堂》将汇聚领航者智慧,和你一起探索前行的方向。
在奥地利召开的机器语音国际顶会 InterSpeech 2019 上,国际声纹识别权威竞赛 VoxCeleb Speaker Recognition Challenge(VoxSRC)公布最新结果,依图科技大幅领先海内外多支强队获得冠军,再次展示了世界级人工智能算法实力。
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”。我们说话的时候,每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个体差异,声纹识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。需要注意的是,声纹识别不同于常见的语音识别 [1]:
选自Communications of the ACM 作者:Subbarao Kambhampati(美国人工智能学会前主席) 机器之心编译 编辑:rome rome 当部分人工智能正偏离其工程本源,AI 研究的方向变化,超出了我们的预料。 当前的人工智能(AI)处在一个奇妙的时代,时常会出现让人惊叹的隐性知识(Polanyi 的复仇和人工智能的新型浪漫与隐性知识,https://bit.ly/3qYrAOY),但可以确信在未来相当长的一段时间,计算机无法完成这个任务。最近出现的让人感兴趣的研究是基于
人工智能技术对于传统产业的推进作用越来越凸显,极大提升了传统产品的商业价值。“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。无需借助遥控和手机等智能设备,通过识别家庭成员的声纹来控制电视。语音助手配备海量语音库,使用语义模糊识别功能,即使说错片名也能自动识别出你想要的内容,但是当人们在观看某一节目的时候谈论提及其他电视节目名称,语音助手功能识别后当即转换到另一个节目影响正常节目的观看。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。
机器之心报道 作者:邱陆陆 声纹识别技术在谷歌的诸多产品中有着重要应用。除了安卓手机目前所独有的声纹解锁功能外,谷歌的家庭语音助手 Google Home 也能通过声纹识别支持多用户模式,从而针对不同用户提供个性化服务。当你向 Google Home 查询自己的日程时,Google Home 会根据声纹判断出是你,而非其他也可能使用该设备的家庭成员在进行查询,并从你的日历中提取数据。这种多用户模式,是 Amazon Echo 等其他同类语音助手产品所不具有的。 近日,谷歌在 arXiv 上发布了三篇论文,详
近日,NIST说话人识别技术评测 (Speaker Recognition Evaluation,SRE)正式公布榜单,芯片初创公司清微智能和清华大学等机构组成的联队,在Conversational Telephone Speech (CTS)和Multimedia两个任务上均取得全球前十,亚洲地区第一的好成绩。
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。从直觉上来说,声纹虽然不像人脸、指纹的个体差异那样直观可见,但由于每个人的声道、口腔和鼻腔也具有个体的差异性,因此反映到声音上也具有差异性。如果说将口腔看作声音的发射器,那作为接收器的人耳生来也具备辨别声音的能力。
机器之心报道 机器之心编辑部 在消费级 GPU 上运行大规模模型是机器学习社区正面临的挑战。 语言模型的规模一直在变大,PaLM 有 540B 参数,OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 176B 参数,模型还在朝着更大的方向发展。 这些模型很难在易于访问的设备上运行。例如,BLOOM-176B 需要在 8 个 80GB A100 GPU(每个约 15000 美元)上运行才能完成推理任务,而微调 BLOOM-176B 则需要 72 个这样的 GPU。PaLM 等更大的模型将需要更多的资源。 我们需要
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。
机器之心报道 机器之心编辑部 2022未来科学大奖名单正式公布,李文辉、杨学明、莫毅明三人获奖。 今天上午,2022 未来科学大奖正式揭晓生命科学奖、物质科学奖、数学与计算机科学奖获奖名单! 未来科学大奖成立于 2016 年,是由华裔科学家、企业家群体共同发起的民间科学奖项。未来科学大奖关注原创性的基础科学研究,奖励为大中华区科学发展做出杰出科技成果的科学家(不限国籍)。奖项以定向邀约方式提名,并由优秀科学家组成科学委员会专业评审,秉持公正、公平、公信的原则,保持评奖的独立性。 未来科学大奖目前设置了生命科
选自Tomshardware 作者:Paul Alcorn 机器之心编译 机器之心编辑部 新 CPU 最高频率能到 5.7 GHz,但是只能用 DDR5 内存了。 AMD 今天发布了其全新一代 CPU Ryzen 7000 系列,概述了四款新型号的详细信息,其中 AMD 声称 16 核 699 美元的 Ryzen 9 7950X 旗舰是世界上最快的 CPU,而 6 核 299 美元的 Ryzen 5 7600X 是 Zen 4 处理器第一个系列的最低门槛。 Ryzen 7000 是首款用于台式电脑的 5n
飞桨语音模型库PaddleSpeech,为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音交互能力,代码全部开源,各类服务一键部署,并附带保姆级教学文档,让开发者轻松搞定产业级应用!
导读:人工智能已经逐渐走进我们的生活,并应用于各个领域,它不仅给许多行业带来了巨大的经济效益,也为我们的生活带来了许多改变和便利。下面,我们将分别介绍人工智能的一些主要应用场景。
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。
【新智元导读】 2016年1月13日晚,百度人工智能代表“小度”与最强大脑选手孙亦廷在声纹识别上展开人机大战,最终双方战平。本文带来百度首席科学家吴恩达对百度声纹识别技术的全面解读,本次比赛百度使用了两个不同的算法模型:DNN-ivector 和基于端到端深度学习的说话人信息提取。另外,吴恩达还对深度学习当下的发展态势以及对抗生成网络进行了评论。 2016年1月13日晚,百度人工智能代表“小度”与最强大脑选手孙亦廷在声纹识别上展开人机大战,最终双方战平。在总比分上,小度凭借着上周险胜王峰,继续保持领先优势。
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 loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
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 Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
日前,继在江苏卫视《最强大脑》第四季“人机大战”首轮任务跨年龄人脸识别竞赛中击败人类顶级选手后,在上周五晚上,百度的小度机器人再次在声纹识别任务上迎战名人堂选手——11岁的“听音神童”孙亦廷,双方最终以1:1打成平手。被称为“鬼才之眼”的水哥(王昱珩)宣布再度出山,将在下周的第三轮比赛中与“小度”在图像识别方面一决高下。 本轮题目规则为:从“千里眼”到“顺风耳”,节目组将第二场比赛范围划定在“听”的领域,策划出高难度选题《不能说的秘密》,由周杰伦化身出题人,从21位性别相同、年龄相仿、声线极为相似的专业合
作者 | 李通旭,刘乐 责编 | 何永灿 “声纹”作为一种典型的行为特征,相比其他生理特征在远程身份认证中具有先天的优势,文章介绍了声密保在远程身份认证中的应用,解析了一些在声纹识别准确率、时变问题和噪音问题等方面的技术难点和工程解决经验,最后针对远程身份认证的安全性问题,分享了得意音通在防录音闯入上的最新研究成果。希望对广大读者有所帮助。 声纹在远程身份认证中的应用 网络安全面临重大挑战 无线互联网以及智能手机的迅速发展,给人们日常生活带来极大便利的同时也带来了不容忽视的安全隐患,如何准确、迅速、安全地
如果说在上一轮人机大战的人脸识别对决中,由于小度对阵了并不擅长人脸识别的王峰,令比赛意义打了折扣,那么昨天进行的第二轮声音识别的人机大战,虽然最终只是战平,但对于AI 界的意义却似乎更大。 原因有两点:一、公认实力顶尖的对手;二、业界公认困难的比赛内容。 在对手上,此次迎战百度小度的是名人堂公认最擅长声音辨别的选手孙亦廷,他辨别声音细节的能力在名人堂无出其右,能通过水球从0~70米高空坠地破碎的声音,来准确辨别水球下落时的高度。这相当于在一根70米长的琴弦上拉奏任意位置,他都通过音高准确辨别拉弦的位置,甚至
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。不同的是本项目使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
智能语音技术已经在生活中随处可见,常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人,这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别,语音合成,自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术,对开发者要求高,一直是企业应用的难点。
智能语音技术已经在生活中随处可见,常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人,这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别,语音合成,自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术,对开发者要求高,一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ,为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力,代码全部开源,各类服务一键部署,并附带保姆级教学文档,让开发者轻松搞定产业级应用! PaddleSpeech 自开源以来,就受到了开发者们的广泛关注,关注度持续上涨。
大家好,我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术,但又不知道哪家的服务好,而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。 今天我给大家推荐一个流式语音合成库,现在在 GitHub 上已经开源,而且已经斩获 3.1k star,效果很不错,同时这也是业界首个流式语音合成系统,推荐给大家试试。 具体详情大家可以了解下文哈,最后还有直播课,大家感兴趣欢迎扫码了解。 智能语音技术已经在生活中随处可见,常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人,这些都有着智能语音技术
选自trino.io 作者:Martin Traverso等 机器之心编译 编辑:杜伟 这是高性能分布式 SQL 查询引擎 PrestoSQL(Trino)与 Meta 的故事。 在大厂工作,是很多人毕业后的理想选择。但有人却选择离开,他们是出于哪些考虑呢?本文将为大家讲述一群人离开 Meta、投身开放社区的历程(以第一人称讲述)。 离开 Meta 是我们做过最轻松的决定之一,这听起来可能让人觉得惊讶。很多讨论离开 FAANG(即 Meta、亚马逊、苹果、网飞和谷歌等五家科技巨头的合称)的帖子都大书特书丰厚
机器之心转载 来源:知乎 作者:蒋铮尧 本文将VQ-VAE作为轨迹生成的基础模型,最终得到了一个能高效采样和规划,并且在高维度控制任务上表现远超其它基于模型方法的新算法TAP(Trajectory Autoencoding Planner)。 上篇文章我们介绍了基于 Transformer 和扩散模型(Diffussion Model)的序列建模(sequence modelling)方法在强化学习,特别是离线连续控制领域的应用。这其中 Trajectory Transformer(TT)和 Diffuss
随着智能语音交互的发展,声纹识别作为一种安全的验证方式,越来越被广泛接受与重视,童话故事里“芝麻开门”的用户场景也早已实现。
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 ,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
【新智元导读】《最强大脑》第四季最终回播出,百度人工智能机器人小度和人类一起问鼎“脑王”。小度在前两个环节(图像检索和人脸识别)表现优异,最后声纹识别项目挑战失败。成败背后的技术要点和难点是什么?本文为你带来最全解读。后附百度研究院院长林元庆对挑战赛技术原理、百度为何不做围棋AI、吴恩达走后百度人事架构的回答。 本季脑王共分三个环节,前两个环节人类选手和小度都参与了挑战(小度都成功了,两名人类选手都失败了),第三个环节则是小度和人类选手分别挑战不同的项目(结果小度失败,人类成功)。 最终结果:人类代表队和小
语音短信是微信的一大特色,方便了广大受众。语音命令是未来的一个趋势,搜索引擎支持语音搜索,谷歌眼镜可以语音开始拍照,现在微信创新性推出声音锁功能,只要读出相应的数字,无需输入密码就能登录微信,使用
机器之心报道 作者:泽南、蛋酱 今年有了「看摘要拒稿」环节,但 NeurIPS 2020 的审稿期却仍然变长了。 10 月 8 日,在经过几个月审阅和延期之后,人工智能顶会 NeurIPS 2020 放出了接收论文列表。最近几天,有关本届大会的论文统计结果逐渐出现,一些亮点论文也开始被人们讨论起来。 今天,大会官方分享了一些今年审稿和流程及统计数据。 首先是总体接收情况,NeurIPS 2020 获得了 12115 篇论文摘要的提交,以及 9467 完整论文的提交。相比 2019 年,论文提交的数量增
鸡尾酒会问题一直是语音识别领域中的重要研究课题。在一场人声嘈杂的鸡尾酒会上,人们难以专注于眼前正与自己交谈的那个人的声音。而对于语音识别算法而言,重叠语音信号会使识别准确率大幅降低,甚至有时无法识别出任何文字。
机器之心报道 编辑:张倩 《统计学习导论》很经典,但用的是 R 语言,没关系,这里有份 Python 版习题实现。 斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》(简称 ESL)被称为频率学派的统计学习「圣经」,由三位统计学大师——Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman 共同完成。这本书介绍了神经网络、支持向量机、分类树和 boosting、图模型、随机森林、集成方法、Lasso 最小角度回归和路径算法、非负矩
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