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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,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。 前者用以判断某段语音是若干人中的一个所说的,是“多选一”问题;而后者用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的,是“一对一判”问题。 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。 在继续深入了解建模之前,我们有必要明确,或者把范围再缩小一些,明确文本无关任务,它的难点在? 我们难以做到针对每一种信道效应都开发对应专属的系统,那么如何补偿这种由于信道易变性带来的干扰。 明确了需要解决的问题之后,再回过来看GMM,它的优势在? 除非天中风了,很难想像会有什么理由使得人脸失灵;但是感冒发烧则会改变我们的道结构,自己的音也会发生变化。 而精度相较人脸与图像还有比较明显的差距。

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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

    所以在这要输出的是音频的特征值,有了音频的特征值就可以做了。我们输入两个语音,通过预测函数获取他们的特征数据,使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值,得到的结果可以作为他们相度。 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。 的技术分类 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一位。 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。

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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。 所以在这要输出的是音频的特征值,有了音频的特征值就可以做了。我们输入两个语音,通过预测函数获取他们的特征数据,使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值,得到的结果可以作为他们相度。 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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    基于Pytorch实现的模型

    所以在这要输出的是音频的特征值,有了音频的特征值就可以做了。我们输入两个语音,通过预测函数获取他们的特征数据,使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值,得到的结果可以作为他们相度。 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EcapaTdnn模型

    所以在这要输出的是音频的特征值,有了音频的特征值就可以做了。我们输入两个语音,通过预测函数获取他们的特征数据,使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值,得到的结果可以作为他们相度。 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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    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

    本项目包括了自定义数据集的训练,对比,和。 所以在这要输出的是音频的特征值,有了音频的特征值就可以做了。我们输入两个语音,通过预测函数获取他们的特征数据,使用这个特征数据可以求他们的对角余弦值,得到的结果可以作为他们相度。 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”

    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元了一部OPPO的手机。这事没让用户感到兴奋,反而有点恐慌。 根据指示,在录入音后,应该只有音的主人能够语音唤醒、解锁,而现在,在用户已经提前录入音的前提下,他的朋友竟然也通过语音成功唤醒小欧,并解锁手机。 这其中究竟是一步出了问题? 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。

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    上线三年却很“鸡肋”的微信音锁究竟做错了什么?

    据AI科技大本营观察发现,在微信音锁上线后的三年时间,曾有不少用户吐槽音锁“交互不够自然、流畅”、“安全性有待提高”、“正确率不高”、“鸡肋”…… 本来,以音登陆账户解锁,只是一个开始,未来会有更大的想象空间 但市场的遇冷却反映出绝大多数用户对这项技术的不信任甚至不了解:准确性究竟有多高?解锁真得具备身份认证的安全性吗?真正的技术可以达到怎样的水平?这都值得我们探讨。 由于任何两个人的图谱都有所差异,所以同样具有如指生物特征一样的唯一性。“我们将埋伏在你的语音面,无论说你每次说的内容是否相同,本身均不受影响。” 不过,还有些情况下,大家也会担心:人也可以盗用我的录音进行,这该怎么办?万一天我生病了,音改变不了怎么办? ▌用户总不愿为SaaS单 需要承认的是,以密保为代表的虽然技术含量高,但消费者目前尚未对其形成高认知度。

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    在智能家居中备受青睐,但还面临一些“困扰”

    不过,即使当前的语音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,比如在人嘈杂的环境,如何正确出用户发出的命令。 ? 出于需求,是智能家居的一个补充 当前,尽管智能家居语音控制系统已经满足了人们的基本需求,不过,仍然有一些小小的不足,而这方面,就需要技术进行补充了。 借助,进一步提升用户体验。 在智能家居之中,大多家庭往往只一个智能音箱。 首先是的采集和特征的建立。不管是人工,还是依靠深度学习算法进行自动化库的建立都是进行一切行动的前提。 不过,在特征建立工作中,这又再次回到了上一个话题,没有充足的库,又如何建立足够的特征? ? 其次,除了的采集和特征的建立,如何准确说话人也是当前一个急需解决的问题。

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    金拱门使用智能语音点餐惹大祸,被控告侵犯顾客生物信息隐私,可能面临巨额罚款!

    卡朋特的诉讼称,这项技术违反了伊利诺伊州的生物信息隐私法案,该法案要求公司通知客户他们正在收集他们的生物信息,包括、指、面部扫描、手印和掌扫描,但是麦当劳使用语音技术接受卡彭特的订单,未经他的同意就收集了他的信息 卡朋特的诉讼称,麦当劳收集顾客的生物技术“能够正确解读顾客订单,回头客,为顾客提供量身定做的体验。” 并且,“麦当劳的人工智能语音助理不仅仅是实时的分析和,还融入了‘机器学习’,利用语音和车牌扫描技术来独特的顾客,不管他们去个地方,并根据他们过去的访问向他们展示特定的菜单项。” 看好人工智能的麦当劳,曾一年下三家科技公司 对于一个餐饮企业来说,麦当劳可以说是收购科技公司最积极的之一。 随着麦当劳这样的餐饮公司越来越积极地利用这些技术从客户那收集信息并简化订单,他们遇到的隐私和其他法规问题,将可能迫使他们调整计划甚至完全改变计划。

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