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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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·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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声纹识别 ECAPA-TDNN

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

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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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Airbnb定价算法揭密

这就是为什么我们在2012年开始构建定价工具,并且一直在努力使它们变得更好的原因。今年六月,我们发布了最新的改进版本。我们开始进行动态定价,即根据市场变化情况,每天提供新的价格提示。...eBay的定价问题相对来说比较简单,不管卖方和买方在哪里,或者你是在今天还是下周销售产品,价格都差不多。...与世界杯的情况不同,这时你可以以附近城堡的类似数据为根据来定价。其中一些数据可能会跨越多年,并提供有关旅游季节性的信息。...在动态定价方面,我们的目标是当房主的房子即将可以接受预定时,给房主一个新的提示价格。动态定价并不新鲜,几十年前,航空公司就开始运用,通常会实时调整价格,以确保每个座位最高的上座率和最大的收益。...我们保留了以前的定价系统所考虑的商品属性,并且我们添加了新的属性。一些新的信号,如“被预定前空闲的时间”,与我们的动态定价能力有关。

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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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如何给产品定价

一般给产品定价,主要从三个角度来考虑 一、成本角度 也就是算清楚自己的成本,包括固定成本和变动成本。对一些有规模效应的产品,我们根据不同的规模算出的成本是不一样的。...针对不同象限可以不同定价策略。 第一象限:实用价值高、情感价值也高的产品。这类产品拥有很大的自主定价权。比如苹果,有时候你不得不说,这就是目前全球最好的产品。...它的定价,更多是根据市场人目标收入来制定的,能最大化自己的利润。 第二象限:实用价值低,情感价值高的产品。这类产品,很大的成本都花在情感价值上。比如星巴克的咖啡,一杯30多块钱。...当然还有更多位于中间象限的产品,它们的定价都是根据市场需求慢慢探索出来的。 三、竞争对手角度 这里的竞争对手我更倾向于是那种同一品类,同一目标用户的产品。...那么在定价上就与竞争对手大同小异了。出路就是想办法做差异化。 总结一下,一个新产品可以从成本、客户的需要程度、竞争对手三个角度综合考虑来定价,这样是比较合适的。

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SAP SD 定价过程配置

SD的定价过程:定价过程16个元素的作用: 1.步骤:定价过程中的顺序。 2.计数:对步骤的进一步细化 3.条件类型:定价活动中的定价因素,例如售价、折扣、运费、税费等。...对于定价过程的每一行都可以看做定价因素。 5.From - to :标示当前条件类型的条件范围。 6.手动:是否在创建订单流程中手工输入条件类型。勾选手动标示则代表是。...了解定价过程的16个元素的作用,你才能根据企业的需要设计配置满足需求的销售定价的计算方式 OK,Let's go to design sale pricing procedures....我们先看定价的图例,然后根据图例介绍一下常用的条件类型及其配置所起到的作用。一般企业的定价中的条件类型也就用那几个,售价、税、成本、净价、折扣/返利等。...以上就是常用到的条件类型,基本这样就可以随意设计自己的定价过程了。 这里顺带一提信贷控制在定价过程中配置如图3: ? 如果你启用了信贷控制。

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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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SAP VOFM例程定价增强

例程,即Fomula,是使用在销售、采购、发票、交货等单据中定价过程的一小段程序。...之所以有Fomula存在,是因为在不同的业务场景下,定价过程可能千差万别,但是却可以拆分为一些关键的组成部分,如复制请求、数据传输、要求、公式,每个例程就是一小段专用程序,这些例程程序会被标准程序动态调用...1、首先打开事务代码VOFM,然后进入菜单:要求>定价,在打开的 屏幕 的表格输入一条新记录,回车输入开发KEY,回车就新增了一条新的计算方案记录, 输入例程编号,描述,应用选择M,因为这个定价增强用在...mm物料模块 选中新建的例程,点击'源文本',就可以在里面写定价的增强代码了 SY-SUBRC = 4.

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解密Airbnb的定价算法

显然,Airbnb需要为人们提供一种更好的方式—自动化定价,以帮助顾客做出正确的决定。这就是我们为什么在2012年就开始构建定价工具,并至今一直在努力地改进它们的原因。...我们开始实行动态定价,也就是说,根据不断变化的市场条件每天提供新的价格提示。我们调整了我们的通用定价算法以考虑市场上一些偶然的、甚至是令人惊讶的特征。...虽然在搭乘共享公司Uber和Lyft中,地域和时间都是需要考虑的因素,但是这两家公司仅仅通过法令来确定价格,在定价方面并没有用户选项,也不需要考虑定价的透明性。...在动态定价方面,我们的目标是为每个房主,针对他们的房子计划出租的日期,每天给出一个新的定价提示。动态定价其实并不新鲜。...我们保留了以前的定价系统中所考虑的某些房源属性,同时又添加了一些新的属性,如“预定日期之前的剩余天数”,这些信息对我们的动态定价产生影响。

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资本资产定价模型 CAPM

fromtitle=capm&fromid=8235513&fr=aladdin 资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model 简称CAPM)是由美国学者夏普(William...基于这样的假设,资本资产定价模型研究的重点在于探求风险资产收益与风险的数量关系,即为了补偿某一特定程度的风险,投资者应该获得多少的报酬率。...按照β的定义,代入均衡的资本市场条件下,得到资本资产定价模型 E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf) E(ri) 是资产i 的预期回报率 rf 是无风险利率 βim 是[[Beta系数]],即资产...资本资产定价模型描述了该资产的风险溢价与市场的风险溢价之间的关系 E(ri)-rf =βim (E(rm) − rf) 式中,β系数是常数,称为资产β (asset beta)。...应用 在资产估值方面,资本资产定价模型主要被用来判断证券是否被市场错误定价 E(ri)=rF+[E(rM)-rF]βi 一方面,当我们获得市场组合的期望收益率的估计和该证券的风险 βi的估计时,我们就能计算市场均衡状态下证券

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案例 | 解密Airbnb的定价算法

我们开始实行动态定价,也就是说,根据不断变化的市场条件每天提供新的价格提示。我们调整了我们的通用定价算法以考虑市场上一些偶然的、甚至是令人惊讶的特征。...虽然在搭乘共享公司 Uber 和 Lyft 中,地域和时间都是需要考虑的因素,但是这两家公司仅仅通过法令来确定价格,在定价方面并没有用户选项,也不需要考虑定价的透明性。...第一,其定价算法的工作方式是不变的。...在动态定价方面,我们的目标是为每个房主,针对他们的房子计划出租的日期,每天给出一个新的定价提示。动态定价其实并不新鲜。...我们保留了以前的定价系统中所考虑的某些房源属性,同时又添加了一些新的属性,如“预定日期之前的剩余天数”,这些信息对我们的动态定价产生影响。

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