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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。 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。 补充知是x-vector的baseline系统?

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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,发现什科大讯飞,还什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。 /token/access_token.txt", JSON.stringify(token)); } ); 注:如果报读取不了token文件,就手动在相应的目录,新的文本文件, 比如 access_token.txt 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 锁的工作原理是什技术原理是样的?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。 ? 什锁将应用于门禁系统,实现传说中芝麻开门的神话。立在技术的基础之上,是技术的一个具体的应用。 不同的任务和应用会使用不同的技术,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。不管是辨认还是确认,都需要先对说话人的进行模,这就是所谓的“训练”或“学习”过程。 的主要任务包括:语音信号处理、特征提取、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。 接下来,就是统计模发挥威力的时候了。 3. 化繁为简-模型的进化路 既然希望计算机能够一个用户的,那首先得让计算机“认”这个用户的身份。典型的的系统的框架如下图所示: ? 在继续深入了解模之前,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,它的难点在哪里? 图11:基于FA框架的Eigenvoice MAP用户模型训练算法 但是,忘了还有难点d啊,那办? 既然i-vector在文本无关上这牛逼,那它在文本相关上一定也很厉害吧?No!在看似更简单的文本相关任务上,i-vector表现得却并不比传统的GMM-UBM框架更好。 为什

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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

    前言 本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的模型,本项目参考了人脸项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss,ArcFace 在上面的对比的基础上,我们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: [在这里插入图片描述] 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”,是“谁在说”。 而语音必然会从“说什”发展到“谁在说”。而传统智能语音技术的瓶颈在于它不能区分说话人身份,也就无法提供相应的个性化服务,实现真正意义的交互。 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。 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。 在上面的对比的基础上,我们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实现的模型

    下面开始实现对比,infer_contrast.py程序,编写infer()函数,在编写模型的时候,模型是有两个输出的,第一个是模型的分类输出,第二个是音频特征输出。 在上面的对比的基础上,我们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

    前言 本项目使用了EcapaTdnn模型实现的,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项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets 在上面的对比的基础上,我们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

    生理特征和行为特征 生物特征可分为生理特征和行为特征两类,现在人们熟知的基本都是生理特征,包括指、人脸、掌、虹膜、DNA等,这些特征的特点是具有稳定性和持续的唯一性,因此基于这些特征立的身份验证系统率高 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。 图4 虚拟引擎 时变问题 人的整个发系统随着时间的推移会产生一定的变化,这些变化直接导致了其语音信息中的信息的变化,如果算法或系统不考虑这些变化,那一段时间后,系统的性能将有所下降。 但我们还是假设如果把这个人所有的文本发音(在密保系统中为0~9的数字发音)全部录下来,然后根据系统提示的数字密码进行拼接重放,那还是同一个人的音,是否能够通过系统验证呢? 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

    前言 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,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。 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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    上线三年却很“鸡肋”的微信音锁究竟做错了什

    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样的水平?这都值得我们探讨。 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,这该办?万一哪天我生病了,音改变不了办? 这方面,郑方团队在两个层面进行了技术提升:一是立了一个全球唯一的多人多年相同文本的数据库以研究不变特征的提取,二是增加了自学习功能。 相比之下,科大讯飞、思必驰、云知、捷通华在语音合成、语音等领域,无论是技术积累、语音数据的搜集、商业化能力做得还是不错的。 但在方面,“可能就没有那多比较优秀的企业了”。 ▌这是一支什样的团队? 据了解,郑方带领团队已经取得了诸多研究成果:从架构上来说,主要包括“一句话解决所有问题架构”,以及“3+2+2 ‘+’安全架构”。

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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!

    今年四月,伊利诺伊州麦当劳的一位顾客对麦当劳提起诉讼,称该公司在使用语音点餐之前没有事先获得批准,违反了州生物信息隐私法案。 一个卖炸鸡汉堡的店,被控告生物信息隐私法案,这是回事? 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 但是麦当劳也不会想到,自己的这项服务会被控告为侵犯客户隐私。 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,不管他们去哪个地方,并根据他们过去的访问向他们展示特定的菜单项。” 麦当劳表示,其将利用这项技术一套更加个性化程序菜单,可以根据天气、当前餐厅流量和趋势菜单项目进行定制。顾客开始选购餐品时,显示器还可以根据您已选择的内容推荐其他项目。

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    500强企业如何用人工智能提升业务效果?

    我们是做的呢? 14年底我们跟科大讯飞合作,当时项目完成结束之后,发现导航率较低,远没有达到应用要求。 根据这样的业务规则和行为模式,在智能导航的时候把这个规则加在里面,经过这两件事情,我们导航率提升上去了。 我们认为在智能语音行业,未来是会慢慢开放的,是会加入更多的业务规则、流程,在特定的场景里面做配套的一个方案。 的人工智能应用 现在大家知道有音验证,来验证张三是不是张三。 三,注册的那个,并不能确认这个就是他本人,也许是老板的一个助理,老板的家人,之前帮他办业务的。确认这个是他自己呢? 所以我们把这项业务用在哪里呢?用在黑1:N。 在一些高风险业务环节中,立黑名单库,在业务流程中是否库中成员,从而在后续业务流程上进行风险控制。这个给我们带来非常大的业务价值。 黄萱菁教授刚刚讲,有多少人工,就有多少智能。

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