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。
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。
但仅靠这些特征集合还难以实现声纹识别的目标，声学特征可以理解为时间轴上为声道拍摄的一系列快照，它直接映射的仍然是语意的内容，如何从一堆变化的特征中提取出不变的身份特性呢？...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。...如何补偿这种说话人自身语音的差异性。...我们难以做到针对每一种信道效应都开发对应专属的声纹识别系统，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，它的优势在哪里？...因此，如何能将i-vector的实力应用在我们的任务中，让随机数字声纹识别也能发挥出最大的能量，是优图实验室一致努力的目标。
声纹识别是指利用声音特征对说话人的身份进行识别的生物识别技术，已有几十年的发展历史，但直到深度学习兴起之后才开始广泛应用。 本文记录当前主流声纹模型 ECAPA-TDNN。...简介 ECAPA-TDNN由比利时哥特大学Desplanques等人于2020年提出，通过引入SE (squeeze-excitation)模块以及通道注意机制，该方案在国际声纹识别比赛（VoxSRC2020...百度旗下PaddleSpeech发布的开源声纹识别系统中就利用了ECAPA-TDNN提取声纹特征，识别等错误率（EER）低至0.95%。...论文核心技巧 针对目前基于x-vector的声纹识别系统中的一些优缺点，论文从以下3个方面进行了改进： 依赖于通道和上下文的统计池化 在最近的x-vector架构中，软自注意力（soft-attention
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》。...如何已经读过笔者《基于Tensorflow实现声音分类》这篇文章，应该知道语音数据小而多，最好的方法就是把这些音频文件生成TFRecord，加快训练速度。...所以创建create_data.py用于生成TFRecord文件。...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。
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...首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，语音分类标签是指说话人的唯一ID，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数...python create_data.py 数据读取 有了上面创建的数据列表和均值标准值，就可以用于训练读取。...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。
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》 。...如何已经读过笔者《基于PaddlePaddle实现声音分类》这篇文章，应该知道语音数据小而多，最好的方法就是把这些音频文件生成二进制文件，加快训练速度。...所以创建create_data.py用于生成二进制文件。...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。
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。...gpu是指定是用那个几个GPU的，如何多卡的情况下，最好全部的GPU都使用上。 resume这个是用于恢复训练的，如何之前有训练过的模型，可以只用这个参数指定模型的路径，恢复训练。...： [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]
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...首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，语音分类标签是指说话人的唯一ID，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数...python create_data.py 数据读取 有了上面创建的数据列表和均值标准值，就可以用于训练读取。...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。
如果不清楚如何设置参数，可以直接删除该部分，直接使用默认值。...[00:05<00:00, 1027.83it/s] 评估消耗时间：65s，threshold：0.26，EER: 0.14739, MinDCF: 0.41999 声纹对比 下面开始实现声纹对比，创建...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
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、安全地实现远程身份认证成为摆在人们面前急需解决的问题...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。...图3总结了声纹识别发展的历史以及对应的三个重要阶段。图中所展示的各类声纹识别技术我们均有深入研究，并且针对不同的应用场景我们合理的实现了“新老”技术的结合。...图3 声纹识别发展史 基于不同的算法，我们提出了虚拟引擎的概念，专门用于将各种算法进行融合。...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。
首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，语音分类标签是指说话人的唯一ID，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数...如果不清楚如何设置参数，可以直接删除该部分，直接使用默认值。...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
requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/注意： libsora和pyaudio安装出错解决办法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...首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，语音分类标签是指说话人的唯一ID，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数...gpu是指定是用那个几个GPU的，如何多卡的情况下，最好全部的GPU都使用上。resume这个是用于恢复训练的，如何之前有训练过的模型，可以只用这个参数指定模型的路径，恢复训练。...，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。
install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 注意： libsora和pyaudio安装出错解决办法 创建数据...首先是创建一个数据列表，数据列表的格式为，创建这个列表主要是方便之后的读取，也是方便读取使用其他的语音数据集，语音分类标签是指说话人的唯一ID，不同的语音数据集，可以通过编写对应的生成数据列表的函数...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
本文大概讲解如何在镜像护卫神·全能安全环境（Win2008 IIS|ASP|PHP|.NET）上如何开设网站，绑定域名等。...jpg] 为了演示方便，或者有个别客户没有自己的域名、域名没有绑定等，可以在绑定域名这里填写其它的端口号 [1504078482448_651_1504078409389.jpg] 完后点击下面的”创建...“ [1504078300531_6895_1504078226619.jpg] 网站创建成功后，我们可以输入域名或者是测试的地址打开看 [1504078622491_5479_1504078547948
如何创建Vim-Dotfile? 可以参考以下步骤： 1. 首先，你要检查一下.vimrc文件是否存在。要确定这个文件是否可用，可以运行以下命令。 2....要手动创建.vimrc文件，在你的Linux/Unix终端运行以下代码。 3. 当创建文件后，现在我们可以继续通过一些例子来看一下如何使用.vimrc文件。...所以如果你想在你的工作环境中添加配置以及在这个过程中创建dotfile的话，你得学习Vimscript。 4. 下面，让我们来看一些Vim dotfiles配置的例子。...学习如何结合Vim定制dotfile对你目前和将来的项目会有很大帮助。对于那些刚开始学习Vim和dotfiles整体理念的人来说 ，可能会觉得Vim有点可怕。你可以多去一些学习编程的网站看看。...要想了解更多有关创建Vim Dotfile的技巧、工具、插件和资源等实用知识，可以浏览以下参考资料。
哪种技术可以创建数字孪生？创建数字孪生需要多长时间？如何创建数字孪生每当我们谈论虚拟世界时，“数字孪生”这个词就会一再出现。它协助企业跟踪和升级产品设计。...总的来说，人们正在谈论它的作用以及它将如何彻底改变未来的世界。但是很多人需要了解什么是数字双胞胎。什么是数字孪生？数字孪生基本上是虚拟世界中任何物理系统或对象的复制品。...此外，从（2022-2029），复合年增长率预计约为 40.6%如何创建数字孪生？创建数字孪生是一个复杂的过程，涉及严格的工作流程。构建任何物理上存在的对象的副本需要做很多事情。...为了简化一切，以下步骤在数字孪生创建过程中起着至关重要的作用。创建布局第一步是制定一个蓝图，其中包括需要开发的数字孪生类别。...它定义了关于他们的能力将如何展开以及他们的所有权和管理安排的价值和可重用性因素。精心设计了一个完整的蓝图，以便构建同卵双胞胎的每一个标准都能成功。在构建数字孪生的基础之前，需要遵循一份清单。
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。...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，生物识别技术的一种。也称为说话人识别，有两类，即说话人辨认和说话人确认。不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术，如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术，而银行交易时则需要确认技术。...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)。...声纹识别在国内范围来说，还是一项比较前沿的技术，所以基于声纹识别技术的应用更是比较少。 总结 目前声纹识别应用在门禁系统上并不成熟，但这也是智能锁的一个研究方向。
那么如何创建一个线程池呢？ 首先会想到使用Executors创建线程池，因为这是java中的工具类，提供工厂方法来创建不同类型的线程池。...从上图中也可以看出，Executors的创建线程池的方法，创建出来的线程池都实现了ExecutorService 接口。...newCachedThreadPool()：创建一个可缓存的线程池，调用execute 将重用以前构造的线程（如果线程可用）。如果没有可用的线程，则创建一个新线程并添加到池中。...可以看出，不仅禁止使用，也给出了禁止使用的理由：就是Executors创建的线程其队列长度和允许创建的线程数太大了，可能导致内存溢出。...在创建的同时，给BlockQueue 指定容量就可以了。
CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool ： 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量线程，从而导致OOM。...若所有线程均在工作，又有新的任务提交，则会创建新的线程处理任务。所有线程在当前任务执行完毕后，将返回线程池进行复用。 对应Executors工具类中的方法如图所示： ?.../** * 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。...threadFactory :executor 创建新线程的时候会用到。 handler :饱和策略。关于饱和策略下面单独介绍一下。...首先创建一个 Runnable 接口的实现类（当然也可以是 Callable 接口，我们上面也说了两者的区别。）
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