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语音识别应用场景(3):识别打造个性化语音指

识别最早是在40年代末由贝尔实验室开发,主要用于军事情报领域,随着该项技术的逐步发展,60年代末后期在美国的法医、法庭证据等领域都使用了该项技术,从1967年到现在,美国至少5000多个案件包括谋杀 特别强调的是,别目前已经是公安部的标准,是可以作为证据进行的。 相较于识别,大众可能对语音识别更为熟悉,但二者有本质的区别。语音识别是“说什么”,识别是“谁在说”。 人脸识别需要摄像头,而识别只需要麦克风,这两者相比,后者的造和安装成本都更低,对于商务来说更容易使用,也就更方便推广和使用。 对于各种电话勒索、绑架、电话人身攻击等案件,辨认技术可以在一段录音中查找出嫌疑人或缩小侦察范围;确认技术还可以在法庭上提供身份确认(同一性)的旁证。 在监狱亲情电话应用中,通过采集犯人家属的信息,可有效别家属身份的合法性。

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人工智能技术在识别方面的应用 | 解读技术

人工智能技术对于传统产业的推进作用越来越凸显,极大提升了传统产品的商业值。 但是在方面,55寸售7597元,65寸售13997元,75寸售21997元,过高难以普及,但是也从侧面证明人工智能确实可以提升产品附加值。 是指人类语音中携带言语信息的波频谱,它同指一样,具备独特的生物学特征,具有身份识别的作用,不仅具有特性,而且具有相对的稳性。 如通过语音识别进行内容别等,可以提高准确率;……等等。 前者只需要识别系统能够在较小的范围内处理不同用户之间的音特性的差异就可以,由于内容大致类似,只需要考虑音本身的差异,难度相对较小;而后者由于不限内容,识别系统不仅需要考虑用户音之间的特差异,还需要处理内容不同而引起的语音差异

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    什么是电源的波,如何测量它的值,又如何抑制呢?

    所以在制作电源的时候,我们都要考虑将波降低到百分之几以下,对波要求高的设备要考虑把波降低到更小。 电源波的测量方法通常分为两大类,一类是单独电源的,另一类是产品的调试测量。 在电源行业和电源用户对电源时,要求选择在室内(20℃左右)进行,湿度应小于80%,周围对测量有影响的机械震动及电磁干扰最小,标准仪器与被检电源应在以上的测试环境下放置24小时以上。 波电压可以用绝对量表示,也可用相对量来表示。一般用波电压与直流输出电压的比例来评直流电源的滤波性能,即波系数。 波系数作为评直流电源的一个重要指标,其计算方法为波电压的有效值与直流输出电压的百分比。 交流波经过DC/DC变换电路进行衰减后输出,属于低频噪范围,其大小由控制系统的增益和DC/DC变换电路决

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    一张图对比指虹膜人脸等生物识别

    在胎儿时期就已经形成,并且此后基本保持不变。科学界一般认为,指的形成不仅受到遗传因素的影响,也被胎儿时期在母体里受到的各种随机的受力决了指的唯一性。 由于每个手指指的脊线模式唯一且不会改变,因此可以将指作为每个人身份的标志,用于身份的别。 ? 人脸识别,作为生物特征识别技术之一,是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份别的计算机技术。 尤其值得注意的是,人脸识别可以对被识别者进行隐蔽操作,在视频监控领域有着重要的应用值。 静脉比对时,实时采取静脉图,运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征,采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配,从而对个人进行身份,确认身份。 其他的识别有: 视网膜识别技术 掌识别技术 心率识别 DNA识别 步态识别 等等

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    一篇文章了解生物特征识别六大技术

    生物识别技术,通过计算机与光学、学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性(如指、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、音、步态等)来进行个人身份的。 目前国内早已形成了完整的指识别产业链,比如,从事指芯片设计的上市企业汇顶科技,还有思立微、费恩尔、迈瑞微等一众国产指识别芯片厂商。 这些特征决了虹膜特征的唯一性,同时也决了身份识别的唯一性。因此,可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。 识别 与其他生物特征相比,识别的优势在于: (1)提取方便,可在不知不觉中完成,因此使用者的接受程度也高; (2)获取语音的识别成本低廉,使用简单,一个麦克风即可,在使用通讯设备时更无需额外的录音设备 ; (3)适合远程身份确认,只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录; (4)辨认和确认的算法复杂度低; (5)配合一些其他措施,如通过语音识别进行内容别等,可以提高准确率

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    Learning Texture Invariant Representation for Domain Adaptation

    在给目标图像的情况下,利用别器计算对抗损失。 因此,分割网络的总损失函数义为: 别器训练:别器获取源和目标特征,并分类它是来自源还是目标领域。 我们生成噪城市景观验证集,噪不会扭曲原始图像对象的形状。根据[12]的方法,我们在验证集中加入高斯噪、脉冲噪、镜头噪和散斑噪。 5.4、性测试                                        为了性地展示我们的模型的理不变性,我们在图9中展示了来自风化源数据集的不同理图像的分割结果。 我们在不同理的图像上性地展示了我们的模型的理不变性,在噪验证集上量地展示了我们的模型的理不变性。在理不变表示的基础上,采用自训练的方法对目标理进行直接监督。

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    网络安全第三讲 身份认证与访问控制

    网络信息安全第三讲 身份认证与访问控制 一 身份标识与别 1.身份标识与别概念 身份标识就是能够证明用户身份的用户独有的生物特征或行为特征,此特征要求具有唯一性,如用户的指、视网膜等生物特征及音 优点:独一无二;复杂度高;如果想增加可靠性,还可以别更多的手指;读取方法可靠;扫描的速度很快;使用方便;对人体没有任何伤害;低廉。 是指借助一的仪器描绘出来的人说话音的图像,即人的音的频谱图。任何两个人的频谱图都有差异,而对于每个人而言, 就可以通过别进行个人身份识别。 语音识别的主要步骤是:首先对别对象的音进行采样,即输入语音信号,然后对采样数据进行滤波等处理,再进行特征提取和模式匹配。在别过程中最主要的两部分内容就是特征提取和模式匹配。 特征提取,就是从音中选取唯一表现说话人身份的有效且稳可靠的特征;模式匹配就是对训练和别时的特征模式做相似性匹配。

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    商汤提出手机端实时单目三维重建系统,实现逼真AR效果和交互

    提出一种基于多视图关键帧的深度估计方法,能够在手机端高效获取较高精度的场景深度,同时能够一程度上容忍 SLAM 位姿偏差和弱理场景的影响; 2. 于此,本文期望结合轻量化的深度神经网络和快速的多视图半全局匹配算法实现场景深度计算,考虑到手机平台算力、SLAM 位姿偏差和弱理场景的影响,本文希望多视图半全局匹配方法在保证深度估计泛化能力的同时, 能够融合多帧信息提升对位姿偏差和弱理区域的容忍度,通过结合深度神经网络能够有效改善位姿偏差和弱理产生的深度噪,从而得到精确、完整的深度图结果。 ② 步骤:置信度噪剔除 给步骤①的深度图,参考文献[1]计算深度图每个像素的不确度 U,不确度越高代表噪的可能性越大。其次,考虑深度图上每个像素周围5×5窗口 ? 图10 本文方法最终融合的表面网与其他方法的结果比较 为了量评本文方法和 REMODE、DPSNet、MVDepthNet 生成的深度图和网的精度,本文对比了 5 个场景下几种方法的实验结果,如表

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    左手握技术,右手握需求,但识别依旧当不了“独行侠”

    最佳例子来自2017年的热播剧《人民的名义》,针对陈海发生车祸一事,反贪局局长侯亮平与京州公安局局长赵东来在全场进行探讨分析,提到陈海在车祸前共接到两个举报电话,京州公安局将两个电话交由不同技术部门进行了两次 而在金融领域,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文字,从而进行数据的比对,以确认用户是否为本人。 另外,虽然可以实现非接触的,但是在入侵方面也增加了更多的风险,比如录音、合成器合成等。 其中针对某些问题,人工智能技术能够给予一的帮助,比如环境对收集和比对的影响。 那么,同样是安全认证技术,识别有没有机会来当一回“独行侠”? 严说来,识别当“独行侠”的机会很少,微乎其微。 至于其他较为复杂的环境,现在的识别很多都是与语音识别和人脸识别等结合,譬如用户读出一段指文字,以登录银行账户等,安全指数更高。也因此,从大趋势来讲,识别当不了“独行侠”。

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    人工智能的十大应用

    04 识别 生物特征识别技术包括很多种,除了人脸识别,目前用得比较多的有识别。识别是一种生物权技术,也称为说话人识别,包括说话人辨认和说话人确认。 识别的工作过程为,系统采集说话人的信息并将其录入数据库,当说话人再次说话时,系统会采集这段信息并自动与数据库中已有的信息做对比,从而识别出说话人的身份。 相比于传统的身份识别方法(如钥匙、证件),识别具有抗遗忘、可远程的权特点,在现有算法优化和随机密码的技术手段下,也能有效防录音、防合成,因此安全性高、响应迅速且识别精准。 目前,识别技术有核身、锁和黑名单库等多项应用案例,可广泛应用于金融、安防、智能家居等领域,落地场景丰富。 比如电商企业面临的售前咨询问题,对大多数电商企业来说,用户所咨询的售前问题普遍围绕、优惠、货品来源渠道等主题,传统的人工客服每天都会对这几类重复性的问题进行回答,导致无法及时为存在更多复杂问题的客户群体提供服务

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    使用深度学习来实现超分辨率的介绍

    然而,缺点是预义的上采样方法可能会放大噪并导致模糊。 第2组:后置上采样 在这种情况下,低分辨率图像被传递到CNNs。上采样在最后一层使用可学习层来执行。 ? 理损失 为了使生成的图像具有与ground-truth图像相同的样式(理、颜色、对比度等),使用理损失(或样式重建损失)。 根据Gatys et. al的描述,图像的理被义为不同特征通道之间的相关性。特征通道通常用预训练的图像分类网络(Φ)来提取。 ? GANs通常由两个神经网络组成——生成器和别器——相互竞争。 给一组目标样本,生成器尝试生成样本,以欺骗别器,使其相信它们是真实的。别器试图从假(生成的)样本中分辨出真实(目标)样本。 无论如何,由于SSIM是从人类视觉系统的角度来评重建质量的,所以它更符合感知评的要求。 其他的IQA分数 下面列出了其他一些评估图像质量的方法。

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    使用深度学习来实现超分辨率的介绍

    然而,缺点是预义的上采样方法可能会放大噪并导致模糊。 第2组:后置上采样 在这种情况下,低分辨率图像被传递到CNNs。上采样在最后一层使用可学习层来执行。 ? 理损失 为了使生成的图像具有与ground-truth图像相同的样式(理、颜色、对比度等),使用理损失(或样式重建损失)。 根据Gatys et. al的描述,图像的理被义为不同特征通道之间的相关性。特征通道通常用预训练的图像分类网络(Φ)来提取。 ? GANs通常由两个神经网络组成——生成器和别器——相互竞争。 给一组目标样本,生成器尝试生成样本,以欺骗别器,使其相信它们是真实的。别器试图从假(生成的)样本中分辨出真实(目标)样本。 无论如何,由于SSIM是从人类视觉系统的角度来评重建质量的,所以它更符合感知评的要求。 其他的IQA分数 下面列出了其他一些评估图像质量的方法。

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    刷脸付款才刚刚开始,刷静脉付款就来了

    另外据The Telegraph网站报道,在英国公司Sthaler提供的这项指静脉识别技术中,通过将手指静脉的生物信息与银行卡绑,就能够在支持相关技术的消费场所动动手指完成付款。 生物识别主要分为人脸识别、指识别、虹膜识别、识别和静脉识别。 人脸识别技术使用最便捷,应用最广泛 ? 但是由于其技术难度较高,因此虹膜识别的应用也与其技术成正比,比其他的识别技术略贵。 识别获取便捷,成本低廉 ? 所谓的,是指用电学仪器显示的携带言语信息的波频谱。 但是识别的缺点也非常明显,对于环境的要求非常高。在混合说话或者是嘈杂的环境中,不易获取。人的音也会随着身体状况、情绪及年龄等影响而发生变化。不同的信道和麦克风对于识别的性能也有影响。 在比对时,实时采取静脉图,提取特征值进行匹配,来对个人进行身份。 目前的静脉识别具有四大特点:高度防伪、简便易用、快速识别及高度准确。

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    识别在智能家居中备受青睐,但还面临一些“困扰”

    出于需求,识别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,就需要识别技术进行补充了。 借助识别,进一步提升用户体验。 以智能音箱为例,为了更好的进行位、捕捉音、以及降低无关噪音的影响,开发者们会采用多麦克风的形式,不过,一旦处于人鼎沸的环境之中,智能音响的语音识别系统极有可能“罢工”,因为它很难从众多音中准确的识别出下命令的用户 备受青睐,识别仍有“困扰” 如今,在智能家居领域,语言识别已经充分的体现了自己的值,紧接着,随着语音识别热潮的过去,识别又成为了新的热门,被称为智能家居未来发展的关键,或是语音交互的下一个风口 当前,公安的别库应该是最全的,不过,企业要想研究识别,从公安处入手显然行不通,因而,库的建立就依赖于企业自行收集,这是一件相当艰难的任务。 除了的采集,特征的建立也是当前识别进展的一个难题。理论上来讲,就像指一样,很少会有两个人具有相同的特征。

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    微信智能语音服务上线,集成语音识别、语音合成、识别等功能

    智能语音是由腾讯微信AI团队自主研发的语音处理技术,可以满足语音识别、语音合成、识别等需求。 二、解放双手不只是语音质检 实际上,智能语音服务早已在腾讯内部业务中得到应用,如微信的语音输入、语音转文字、锁等。 ,以机器人回答代替50%以上人力,降低运营成本; 身份:利用高达99%身份准确率的识别技术,还可为金融、安保、智能终端等领域提供更可靠的安全保证。 三、专业领域制化共享云端值 腾讯云还将提供专业领域制化服务,包括识别模型训练等,对专业领域的海量语音、语言数据库进行信号处理和知识挖掘,获取语音识别系统所需要的“学模型”和“语言模型”。 然后是学模型,由于每一个音的发和前后音相关,因此无法以最小发音单元构建学模型,于是用triphone来确发音单元,并构建学模型,向机器描述音和发音单元之间的关系。

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    识别系统概述

    著名学者海因德尔(Heinai)在其权威的《指》著作中断:“根据我国《周礼义疏》及《仪礼义疏》记载,中国第一个提到指别个人的是唐代的作家贾公彦。 表1-1 识别技术对比表一 类型 别可靠度 可否运用一对一比照 可否运用一对多比照 传感器 尺寸 虹膜 很好 是 是 高 较大 视网膜 很好 是 是 高 较大 面部 一般 是 否 低 中等 签名 国际上著名的指识别系统有:美国联邦调查局的AFIS系统,日本NEC公司的指系统,北美英弗公司的指别系统等。 目前,随着数字化、信息化社会对自动身份别技术的要求的不断提高和AFIS在司法领域取得了巨大成功,随着计算机硬件性能的飞速提高和的不断降低,随着普通大众对指识别了解的深入和接受,指识别技术已经突破了司法 苏兰医生Henry Fauld于1880年首次在英国《Nature》发表论文称,人的指各不相同且恒久不变,并可以利用现场指罪犯。

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    识别技术的未来发展是怎样的?

    在日常生活中,指识别的应用触手可及,但是对于大多数普通人来说,掌识别技术也仅仅是略有耳闻的阶段。现在,我们就来浅谈一下掌识别技术的应用及其未来发展。 什么是掌识别? 说到掌,很多人想起的是“看手相”,但是掌识别技术的研发,就是通过路边的掌看相有感而发。掌识别是19世纪晚期提出的一种较新的生物特征识别技术,它是指手腕与手指之间的手掌表面上的各种线。 掌识别具有一的分辨度和更高的别能力,是生物特征识别的重要技术之一。 掌识别技术的应用 如今,在网络信息时代,安全性、唯一性、不可复制性等特征造就了掌识别技术的研发。 作为生物特征识别技术,掌识别可以应用到身份验证与身份识别等领域,如公共安全方面的应用(如门禁系统)、人员出入管理方面的应用(如考勤系统)、银行及信用卡方面的应用、电子商务中的个人身份别、户籍、身份证管理方面的应用 掌识别技术的发展 由于掌识别技术成本低、识别准确实时,是“人人用得起,用得好”的物美廉型身份识别产品,完全可以取代密码、 IC 卡等传统的身份认证方式,可用于需要身份别的各种场合。

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    理网络:在前馈网络中进行理合成与风

    一个理样例,我们的方法能训练一个紧凑的前馈卷积网络来生成多个相同的理任意大小的样品,并将一个给的图像转换成具有艺术风的另一个图像。 对于风的转移,我们扩展这个理网络,同时采取噪采样Z和内容图像Y,然后输出一个新的图像g(y, z)此时理已被应用到Y作为一个可见的风。 我们训练一个生成器网络(左),使用的代函数是基于一个固的预先训练的描述符网络(右)的超强大的代函数。在两个网络中,只有左侧的生成器网络在被更新,并且在之后被用于理或图像合成。 拥有相同的一般结构,作为本地固特征的无序的统计,是可以作为理描述符存在的。在实验中,Gatys等人用包含VGG中部分层的矩阵集合来衡量理特征,这样在图x和理x0之间的的代就用下式计算: ? 3.2 生成器网络之理合成 我们现在讨论用于理合成的生成器的结构和训练过程,把生成器网络的参数记为θ,这个网络被训练成用来讲一个噪向量z转换成一个由理确的分布Z。 ?

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