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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”。 这种独特的特征主要由两个因素决,第一个是腔的尺寸,具包括咽喉、鼻腔和口腔等,这些器官的形状、尺寸和位置决带张力的大小和音频率的范围。 此外,物联网正在蓬勃发展,对于没有屏幕和键盘或是屏幕非常小的硬件,语音是目前最合理的操作入口,因此识别也是最适合大范围在物联网场景下使用的证方式和服务入口。 识别的应用场景 (1)信息领域。 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。

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网络安全第三讲 身份认证与访问控制

别是对网络中的主进行证的过程,证实用户身份与其称的身份是否相符。 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。 为了达到这种控制,每个想获得访问的实都必须经过别或身份证,这样才能根据个来制访问权利。访问控制服务用于防止未授权用户非法使用系统资源。它包括用户身份认证,也包括用户的权限确认。

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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。 人脸识别 人脸与人的其它生物特征(指、虹膜等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点: 非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备 与其他生物识别技术相比,指识别早已经在消费电子、安防等产业中广泛应用,通过时间和实践的检,技术方面也在不断的革新。 此外,虹膜识别还具有唯一性、稳性、不可复制性、活检测等特点,综合安全性能上占据绝对优势,安全等级来说是目前最高的。 当然,识别的应用有一些缺点: (1)同一个人的音具有易变性,易受身状况、年龄、情绪等的影响; (2)不同的麦克风和信道对识别性能有影响; (3)环境噪音对识别有干扰; (4)混合说话人的情形下人的特征不易提取

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    干货:NIST评测(SRE19)获胜团队识别技术分析 | CSDN博文精选

    NIST SRE是由美国国家标准与技术研究院主办的国际上最权威、规模最大的识别技术评测和多媒评测,为全球的研究机构提供了一个统一的测试平台。 竞赛包含两个任务,分别考电话信道语料(CTS)和音视频语料(Audio-visual)上识别的性能,目的在于通过比这样的形式探索说话人识别的新技术、新方法,提升说话人识别系统的性能。 此外, 于ETDNN在识别任务上的突出性能,团队对FTDNN也进行扩展。在FTDNN每层之间按照ETDNN的方式插入DNN,并且加宽加深卷积层,这样的网络结构可以看到局部更多语音帧的信息。 关键技术三:融合语音适应与多任务学习机制 在语音适应方法中,语音内容被认为会对证任务产生负面影响。相反,混合多任务学习利用有用的语音信息来改善模型的概括性。 大家也猜测,为了现该比赛是一个技术导向性赛制,未来也许将会改为闭集训练数据赛制。随着赛制的完善和更多经的积累,相信中国的团队会开发出更好的识别系统。 技术的道路一个人走着极为艰难?

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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。 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 由此,在上,不管是从众多人中准确辨认用户,还是确认说话人的身份,识别都能让用户进一步的提升。 ? 搭载识别,提高家庭安全指数。 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。 不仅仅是静态检测,现在的识别更多的是被要求进行实时动态监测,因而,说话环境、说话人身状况、情绪变化等都能对识别的结果造成影响。

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    开发 | 让小程序用上「指识别」,只需这 3 个接口

    现在,官方文档终于为开发者提供了指识别的正确方法,同时提供了一个接口,供开发者别相应信息是否正确。 需要注意的是,如果用户的设备不支持指证,你应该为用户提供替代证方式。 2. 如何调用指识别? 确认小程序可以使用指识别之后,我们就可以进入正式的接口调用环节了。 示例的代码如下: ? resultJSON 具参数如下: ? 2. 如何识别信息真实性? 微信官方已经放出了信息的流程图,我们可以大致了解到具方法。 ? 这里我们需要提到的是「异步调用微信官方后台证接口」这一步骤。在文档中,微信团队已经提供一个供证指信息的接口。 我们也希望微信官方可以继续完善这个接口(和文档),让开发者更方便地利用指接口,开发出具有高安全性和良好的小程序。

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    即插即用!视频超分中的涨点神器:iSeeBetter

    添加一个别器组件就能使结果增加0.32dB,即插即用,涨点神器!是否在其他的CNN架构上也可行,还需实证。 一旦合成了SR帧,它就被到别器中以证其“真实性”,别器采用SRGAN的别器,结构如下图所示。 ? 损失 生成的SR图像的感知质量取决于损失函数的选择。 义如下: 其中, θθ 是别器认为生成图像是真实图像的输出概率。本文最小化 去获得更佳的梯度行为。 全变差损失 全变差损失义为水平方向和垂直方向上相邻像素之间的绝对差之和。 由于TV损失测量输入中的噪,因此将其最小化作为总损失目标的一部分有助于去除输出SR帧中的噪,从而提高空间平滑度。 别器的总损失如下: 实 数据集 为了使iSebetter更加健壮,并使其能够处理真实世界的视频,作者从YouTube收集了额外的数据,将数据集扩充到大约170000个片段,训练/证/测试分别为其中的

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    除了刷脸,我们还有哪些酷炫的生物识别技术?丨科技云·视角

    、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人固有的生理特性,包括如指、脸象、虹膜等,以及行为特征例如笔迹、音、步态等,进行个人身份的。 今年3月,亚航在马来西亚塞奈机场推出了自己的机场快速清关系统(FACES)。18岁及以上的旅客可以通过在机场值机区域的专用自助值机亭参加该计划。 其中,生理特征是人与生俱来的,主要包括手形、指、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等;而行为特征是人后天形成的,主要包括签字、音、按键力度等。 更有意思的是,对于消费电子行业来说,虹膜识别可以把解锁手机变成一种很酷炫的,也能应用在金融交易证等场景。 三星在一份明中表示,有多种方式可供用户解锁手机,而面部识别只能用于解锁S8,不能用于“打开三星支付或加密文件夹”。 识别同样存在一风险。

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    Learning Texture Invariant Representation for Domain Adaptation

    由于在SIN上训练的模型不能根据局部理预测结果,因此必须考虑输入的整结构。[9]通过实证明,在SIN上训练的CNN和人一样具有更强的形状依赖性,且形状依赖性模型在分类和检测任务上表现更好。 在给目标图像的情况下,利用别器计算对抗损失。 5.3、鲁棒性测试 为了证在程式化数据集上训练的模型的理不变性,我们在受各种噪干扰的证集上测试了模型。如果模型是理不变的,它将比其他依赖理的模型对噪更有鲁棒性。 我们生成噪城市景观证集,噪不会扭曲原始图像对象的形状。根据[12]的方法,我们在证集中加入高斯噪、脉冲噪、镜头噪和散斑噪。 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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    识别技术:安全指数更高但其发展仍面临重重阻碍

    此外,在智能家居等领域,为了安全,也为了更好的智能,比如在人鼎沸的情境中准确识别哪句话是主人下达的命令等,识别技术也就渐渐受到了重视。 在2015年,依托于识别、人脸识别技术,科大讯飞构建了业界首个统一生物认证系统,用人脸识别补充识别的不稳性,进一步的提高了安全性,并在金融、保险等领域启动了大规模的应用推广。 ? 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; ? 在外部环境中,首先,音是通过录音设备进行采集的,不同的型号的录音设备对语音都会造成一程度上的畸变,同时由于背景环境和传输信道等的差异,对语音信息也会造成不同程度的损伤。 在这方面,镁客君的小伙伴就曾做过实,以不同的嗓音、速度唤醒iPhone 7中的Siri,结果显示,只有与提前录制的语音同样的嗓音、速度才能成功唤醒。

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    人工智能技术在识别方面的应用 | 解读技术

    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。 在实际应用中,识别也存在一些缺点,比如同一个人的音具有易变性,易受身状况、年龄、情绪等的影响;比如不同的麦克风和信道对识别性能有影响;比如环境噪音对识别有干扰;又比如混合说话人的情形下人的特征不易提取 如通过语音识别进行内容别等,可以提高准确率;……等等。 识别(也称说话人识别)技术也如同现在在智能手机上应用十分广泛的指识别技术一样,从说话人发出的语音信号中提取语音特征,并据此对说话人进行身份证的生物识别技术。 (如数字证码)相契合,可以用来校身份,或者和其他人脸等生物特征结合起来组成多因子认证手段。

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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

    一、识别率行业领先云端+嵌入式开放 语音作为继键盘、鼠标、触屏之后人机交互的新,其识别技术被广泛应用在呼叫中心、网络搜索、智能终端、移动应用、人工智能等各大领域。 此次上线的智能语音各项技术均通过了亿万级别业务的并发证,其中语音合成MOS值4.4,识别准确率99%,语音识别更是采用业内首创的并行解码技术,现网抽样通用领域准确率达到93.8%,在餐饮、娱乐、教育 腾讯云智能语音服务不仅能运用在语音质检中,而且还能运用在很多领域,解放用户双手,提升用户。 ,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。 以下是微信语音技术组组长卢鲤的解读 语音技术的实现人机交互的新 腾讯云推出的智能语音服务包括语音识别、语音合成、识别、语言识别、性别识别、情绪识别等。

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    Milvus 实战|生物多因子认证系列 (一):识别

    | 什么是识别 识别(又称说话人识别)是从说话人发出的语音信号中提取信息,并对说话人进行身份证的一种生物识别技术。简单来说,识别技术可以“确认说话人是谁”。 我们说话的时候,每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个差异,识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。 | 识别模型 背景 识别的本质,就是要找到描述特对象的特征 (feature),特征类似于虹膜、指等,是一种独特的生物特征。 然后将注册人的人脸特征和特征分别存入 Milvus 中的人脸库和库,并指该注册人的 id 用于身份证。 此外,只有家庭智能助手学会区分不同人的身份后,才能根据身份别权限和提供个性化服务,实现真正的智能语音交互。

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    腾讯玄武最新研究成果:戴口罩能解锁苹果Face ID?

    这不是玄武实室针对Face ID的首个研究成果。作为腾讯安全团队中深耕生物识别领域的主力军,多年来,玄武实室对面部、、指等多种技术均进行过深入分析。 借了X-Glasses的经,玄武实室将“降低活检测阈值以实现破解”的研究思路应用在了识别领域。 他们根据音样本,模拟特征,合成一段“攻击”语音,对具有识别功能的设备发起“攻击”,欺骗并通过了“锁”的证。这一研究成果在2019 Black hat USA上进行了分享。 不止Face ID、音锁,指识别也是近年颇受关注的生物识别技术之一。玄武对于指的一个研究探索,就是针对安卓手机广泛应用的屏下指技术。 他们发现,通过反射欺骗的方法,可以利用屏幕上残存的指痕迹,让屏下指传感器认为手机的主人正在使用指证。利用这种攻击方式,只要用一张纸,一秒钟,即可解锁手机。

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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”

    说来,识别是生物识别手段的其中一种,跟它属于同一家族的还有指识别、人脸识别、虹膜识别等等。在现实生活中,识别技术通常都被用来作为交互或是安全认证的一种手段,识别亦不能免俗。 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。 在实际应用中,识别受影响的因素比较多,首先注册模型上,受限于环境、身状态等因素,一个人的音会发生不用的变化;其次在应用中,也会受注册环境跟证环境不一致造成的失配问题,致使不能匹配;最后,也会随着年龄的变化而变化 语料的完整与否影响了模型训练的精确度,也影响了识别技术在实室之外的商业化落地,尤其是面对1对N的“说话人辨认”的情况,相对于1对1的“说话人确认”,“说话人辨认”会要求系统通过识别技术在多个人中找出一个人

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    在线、离线激活权实战

    任务目标 实现一个客户端通过给与的指激活码,激活仅限当前机器使用具软件的功能。客户端可能处于能连接互联网和无法连接互联网两种情况。 当然,激活后,也要每隔一段时间证一下是否过期,并且同时更新证的时间戳,防止用户修改或锁系统时间。 可以将权放在请求前检登录情况的装饰器里,每次更新只更新到flush里,在其他操作commit的时候再更新到数据库,防止一个请求里多个commit会导致数据无法回滚。 ,只不过是将证客户端指证服务器指改为了, # 客户端指、客户端数据库指权了 db_signature, serial_number, expire_timestamp, now_timestamp 具流程(非常绕!)

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    AI科技大发展,生物识别技术盘点

    在进行人身份认证时,其主要通过计算机与光学、学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的。 指识别主要是通过比较不同指的细节特征点来进行别,过程主要可概括为指采集、指特征提取、指匹配三个环节。 不过,较为庆幸的是,在相关部门的支持下,我国虹膜图像识别和工作已经开始,虹膜识别市场未来一可期! ●算法挑战:缺乏端到端的模型,人姿态和动作的多样性、复杂场景、缺乏标注良好的大型数据集、个差异性(不同人表现统一动作的差异); ●硬件挑战:对高精度、小型化传感器以及高运算、低功耗芯片有一的要求。 不止于上述提及的五大识别技术,生物识别技术还包括识别、眼识别、视网膜识别、静脉识别、人识别等等。

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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。 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。 ,这也对智能外呼机器人的用户和服务质量提出了更高的要求。 传统的医学影像诊断,主要通过观察二维切片图去发现病变,这往往需要依靠医生的经来判断。 该应用可以辅助医生对病变及其他目标区域进行性甚至量分析,从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。

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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。 完善地确立了一整套指识别的方法,并且用于刑事侦察中对犯罪嫌疑人的甄别和。 到本世纪初,指学的研究基本成熟,这时的指别,主要由指专家根据指知识凭经判断。 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。 在国内,清华大学在80年代开始指识别的研究。中科院自动化所模式识别国家重点实室自90年代以来,一直致力于“基于生物特征的身份别”的研究,在指、虹膜、脸相识别等方面取得了很多的研究成果。 具要求为: 1.脊线中不出现空白; 2.二值化后的脊线基本保持原来指的特征; 3.指线不应有太多的间断和相连; 4.指线间的间距应大致相同。 指图像首先要进行中值滤波处理,去除噪

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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,也被胎儿时期在母里受到的各种随机的受力决了指的唯一性。 科学统计也同样表明,即使存在血缘和遗传关系的两个人,比如双胞胎,他们的指并没有比随机两人的指表现出明显更高的相关性。通常我们将指中突起的路称为脊线,而将指的整路称为脊线模式。 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。 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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