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。
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。...文本相关识别因为限制了可选的字典信息，因此在系统复杂度和识别准确率上都要远好于文本无关的系统，只要采集相对比较短的一段语音即可实现声纹的识别；但文本无关的识别系统在某些领域也会有重要的作用，例如刑侦比对...，需要将这段语音与我们已知的一个集合内的一干说话人进行比对，选取最匹配的那个说话人。...这方面的应用案例是刑侦比对，暗中收集到的一段嫌疑人（身份未知）的声音，需要与数个可能的嫌疑人身份进行比对，选取最相似的那一个，则我们就可以认为收集到的这段语音在很大程度上就是来自于锁定的这个嫌疑人，SI
一、序列比对 序列比对是整个生物信息的核心，因为几乎每个生物信息分析过程都需要用到序列比对。判断两个基因或两段基因组片段是否相似是序列分析的基本工作。...全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对；可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。...两种比对采取不同的比对算法和策略，因此，同样的一段序列，采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。...全局比对与局部比对 例如我们现在有两条序列 S1 和 S2，如果采用全局比对，会得到这种比对效果，而采用局部比对，序列中间的 GCG 满足了最优比对。...因为是局部比对，所以只要序列之间出现同源区域就可以，而不用考虑整体，因此，blast 比对结果就会出现很多多对多的比对。也容易出现很多较差的比对，一个基因与另一个基因分成多份比对结果。
需要注意的是多序列比对问题是双序列比对问题的推广，并非多条序列之间两两比对。...多序列比对算法 相比于双序列比对，多序列比对涉及的记分方法、替换记分矩阵、比对算法等都要更为复杂。...渐进多序列比对首先使用动态规划算法构建全部k个序列的个双序列配对比对，然后以记分最高的配对比对作为多序列比对的种子，按记分高低依次选择序列，逐渐向已构造的多序列比对中加入序列，形成一个树状结构的多序列比对结果...，用来确定向多序列比对中添加新序列的次序； ③以计分最高的配对比对作为多序列比对的种子，并根据指导树向这对序列的比对中插入序列，一步步构建完整的多序列比对。...如果一开始选择的两条序列比对与实际上的最优多序列比对不一致，那么初始的配对比对中的错误在整个多序列比对构造中始终存在并持续传播；在比对的任何阶段出现的失配时，这些失配不会被纠正而是被传播到最终结果；最糟糕的情况是配对比对可能无法组成一个相容的多序列比对
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
今天首先为大家介绍双序列比对，也即两条序列（或者多条序列两两之间）进行的比对，常用于同源分析、蛋白质结构推断、相似片段搜寻与数据库比对检索、基因注释等。...双序列比对算法 ⑴基本算法（LCS算法） 序列比对实质上是一个路径寻找问题，若有序列v=ATGTTAT和w=ATCGTAC两个短序列，其比对过程可以用下图表示： 从(0，0)到(7，7)，每穿过一个顶点相当于成功匹配一个碱基...双序列比对所需要的计算时间和内存空间与这两个序列的长度有关，或者说正比于这两个序列长度的乘积，用O(mn)表示。 双序列比对工具 常用的双序列比对工具有BLAST、FASTA、diamond等。...最终对比对结果也即score足够高的HSPs进行显著性分析，将输入序列与一系列长度相等的随机序列进行比对，其分值符合Gumbel极值分布，在这种随机情况下，获得比当前比对得分高的随机序列条数的期望称为expectation...，不适合outfmt大于4的情况，默认为500 -num_alignments：对于每个输入序列，在结果中显示的高分比对结果的详细比对情况数目，默认为250 -line_length：结果中详细比对情况的行的长度
而局部比对则不同，两条亲缘关系较远的DNA 或氨基酸可能只在一些片段上相似，这就需要找到这些相似性的片段，和其相应的匹配方式。通常这样的分析就需要进行局部比对，而不是全局比对。...全局比对与局部比对有什么不同呢。全局序列比对尝试找到两个完整的序列之间的最佳比对。而局部序列比对不必对两个完整的序列进行比对；可以在每个序列中使用某些部分来获得最大得分。...两种比对采取不同的比对算法和策略，因此，同样的一段序列，采用全局比对和局部比对不同的比对方法结果也会有很大的不同。...例如我们现在有两条序列 S1 和 S2，如果采用全局比对，会得到这种比对效果，而采用局部比对，序列中间的 GCG 满足了最优比对。...因为，局部比对的话，遇到大的空位往往就断开了，例如上面的例子，采用局部比对的算法中，只追求局部的最优比对，而不会考虑整体的空位等。所以，基因组的大片段的插入或者缺失检测，可以使用全局比对软件。
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
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!
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
前言 序列比对是生信领域的一个古老课题，在这一波NGS的浪潮中重新引起大家的广泛关注。由于生物序列的特殊性，在比对的时候允许插入缺失，所以往往是一种不精确匹配。...全局比对算法 所谓全局比对算法，就是根据一个打分矩阵（替换矩阵）计算出两个序列比对最高得分的算法。关于它的介绍网上已经非常多了，我们只需看看其中的关键点及实现代码。...关键点 打分矩阵： 选用不同的打分矩阵或者罚分分值会导致比对结果不同，常用BLAST打分矩阵。 计算比对最高得分的算法： 常用动态规划算法（Needleman-Wunsch算法）。 ?...图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 打印出最高得分相应的序列比对结果： 根据得分矩阵回溯，如果最优比对结果有多个，全部打印出来。...理解打分系统背后的概率论模型： 比对分值可以理解为匹配模型和随机模型的对数几率比（log-odds ratio）。
，直到下一个 > ，表示该序列结束 gff/gtf 文件介绍 第三列 属性的类型，gff和gtf的区别 第九列 属性的特征 Ensembl基因组数据库 ENSMUSG ENSG 人默认没有物种前缀 比对...Hisat2, Subjunc 比对内容 建索引 比对参考基因组 sam转bam Hisat2 主要参数 -x 索引文件的前缀 -1 双端测序结果的第一个文件 -2 双端测序结果的第二个文件 -U 单端数据文件
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]
一般而言，运用动态规划算法进行序列比对对内存空间的要求是 O(mn) 阶的，本文介绍了一种线性空间要求的序列比对方法。...前文如《序列比对（一）全局比对Needleman-Wunsch算法》所介绍的运用动态规划算法进行序列比对时，对内存空间的要求是 O(mn) 阶的。...图片引自https://www.jianshu.com/p/2b99d0d224a2 但是如果要求回溯呢，是否有一种线性空间算法来进行序列比对呢？前人已经给出了多种算法。...图片内容引自《生物序列分析》 如图中所说，关键点就是找到v值，然后通过不断的分划，最终得到全部的比对序列。本文给出了这种算法的一种代码实现。 代码的关键在于终止条件的设置以及必要时巧妙地颠倒行列。...与 O(mn) 阶的算法相比，这种算法只能得到其中一种最佳比对方式，而无法得到所有的可能。 代码运行的效果： ?
conda info --envs查看conda中的环境用star进行比对要把.fq.gz文件解压为.fq文件#!
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。...SI指的是我们有了一段待测的语音，需要将这段语音与我们已知的一个集合内的一干说话人进行比对，选取最匹配的那个说话人，是一个1对多的判别问题；SV指的是我们有了一段未知的语音，紧接着判断这段语音是否来源于这个目标用户即可...声纹识别的应用及成果 在应用上，声纹识别更大的应用前景在于安防领域，比如刑侦破案、门禁、银行交易等等。...当前，在声纹识别需求渐增的情况下，专注于声纹识别的企业也有不少，并已取得了不错的成果。...声纹识别的优势与挑战 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。
因此，测序数据比对是高通量测序分析中最核心的操作。 二、数据比对的意义 测序数据比对到参考序列上，得到一种“堆叠”的效果。这种效果是将测序数据比对到参考序列上。...，不能像 blast 比对，分开比对； 5、比对仅能容许一定数目的错配和空位； 6、序列太短，会出现一条序列比对到多个位置的情况； 7、数据量较大，比对比较耗时...3.2 比对算法 短序列比对有很多比对软件，例如 bwa，soap，bowtie2，hisat2，subread 等，在众多的短序列比对软件中，BWA 几乎已经成为默认的行业标准。...1、两条 reads 都比对不上； 2、一条比对上，另外一条比对不上，或者另外一条比对到另外染色体，或者两条比对不在正常 insert size 范围内； 3、一对一比对无错配，...pairend 比对） 2、只有一条reads比对上目标序列 （single比对） 3、两条reads比对到不同序列 （single比对） 4、两条reads比对超出
这其中所使用的技术就是声纹识别。更进一步讲，这是1对1的声纹识别技术，通过将电话中的声纹与数据库中蔡成功的声纹特征进行1对1比对。...而在金融领域，声纹识别技术也被用于用户身份确认等方面，譬如银行系统会要求用户登录时先行说出一段指定文字，从而进行声纹数据的比对，以确认用户是否为本人。...相比其他家族成员，声纹识别的成长过程有着许多“拦路虎” 此前，智研咨询发布《2018-2024年中国声纹识别技术行业市场运营态势及发展前景预测报告》，内容中指出，2017年声纹识别技术的全球收入为1.32...其中针对某些问题，人工智能技术能够给予一定的帮助，比如环境对声纹收集和比对的影响。...那么，同样是安全认证技术，声纹识别有没有机会来当一回“独行侠”？ 严格说来，声纹识别当“独行侠”的机会很少，微乎其微。
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