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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。...在语音及其声纹领域还是费解、抽象一些。可以看看台大李宏毅老师的transformer:https://www.youtube.com/watch?...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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·声纹锁与声纹识别技术原理解析

声纹锁与声纹识别技术原理解析 声纹锁的工作原理是什么?声纹识别技术原理是怎样的?声纹锁也是智能门锁的新兴品种。利用声纹识别技术进行开锁,在门锁中也开锁得到了应用。...声纹锁和指纹锁有着异曲同工之妙,与指纹锁基于指纹识别技术不同的是,声纹锁是对于声音的技术识别,本文将为大家解释声纹锁识别的技术原理。 ?...什么是声纹声纹锁将声纹识别应用于门禁系统,实现传说中芝麻开门的神话。声纹锁建立在声纹识别技术的基础之上,是声纹识别技术的一个具体的应用。...声纹锁工作原理详细介绍 类似于人类的指纹和DNA,声纹也是人体独特的个性生物特征,很难找到两个声纹完全一样的人。 声纹识别,生物识别技术的一种。也称为说话人识别,有两类,即说话人辨认和说话人确认。...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。 声纹识别可以说有两个关键问题,一是特征提取,二是模式匹配(模式识别)。

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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。...化繁为简-声纹模型的进化路 既然希望计算机能够识别一个用户的声纹,那首先得让计算机“认识”这个用户的身份。典型的声纹识别的系统的框架如下图所示: ?...GMM在声纹识别中地基的地位,后续声纹的发展演进都是以GMM作为基础进行改进和拓展的。...声纹领域的天空中仍然漂浮着一小朵乌云,尽管JFA对于特征音空间与特征信道空间的独立假设看似合理,但天下没有免费的午餐,现实世界中,尽管任何数据都存在冗余,即数据之间都具有相关性,但绝对的独立同分布的假设又是一个过于强的假设

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入门声纹技术(二):声纹分割聚类与其他应用(附赠书)

机动组声纹技术系列分享第2期 声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项,和指纹识别、人脸识别一样,声纹识别也是生物特征识别技术的一种,该技术利用算法和神经网络模型,让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音...第一讲回顾:入门声纹技术(一):音频基础与声纹识别。 但是许多人误以为声纹技术等价于声纹识别,却不知道声纹技术还有着许多十分重要且有趣的其他应用。...所以在「从算法到应用,入门声纹技术」系列分享的第二讲中,王泉老师将着重介绍声纹技术除声纹识别之外的其他应用,声纹分割聚类便是其中最具代表性的应用,也就是关于「谁在什么时间说了什么」这个问题的答案。...10月26日,第二期分享 声纹分割聚类与其他应用 分享主题:声纹分割聚类与其他应用 分享嘉宾:王泉,美国谷歌公司资深软件工程师、声纹识别与语言识别团队负责人,《声纹技术:从核心算法到工程实践》一书作者...,谷歌三篇论文揭示其声纹识别技术原理 分享概要:第二期分享先介绍经典的非监督式声纹分割聚类方法,包括K-均值聚类和谱聚类等,再介绍目前新兴的监督式声纹分割聚类方法。

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使用Tensorflow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。...在上面的声纹对比的基础上,我们创建infer_recognition.py实现声纹识别。...同样是使用上面声纹对比的数据加载函数和预测函数,通过这两个同样获取语音的特征数据。...,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。...,如果有用户需要通过声纹登录,就需要拿到用户的语音和语音库中的语音进行声纹对比,如果对比成功,那就相当于登录成功并且获取用户注册时的信息数据。...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!

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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。...在上面的声纹对比的基础上,我们创建infer_recognition.py实现声纹识别。...同样是使用上面声纹对比的数据加载函数和预测函数,通过这两个同样获取语音的特征数据。...,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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语音识别应用场景(3):声纹识别打造个性化语音指纹

声纹识别最早是在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鉴定、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,声纹鉴别目前已经是公安部的标准,是可以作为证据进行鉴定的。 相较于声纹识别,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”,声纹识别是“谁在说”。...语音场景下要解决身份识别的问题,需要基于声纹生物信息ID的声纹识别技术支持。 声纹识别的生物学基础 ? 声纹识别的理论基础是每一个声音都具有独特的特征,通过该特征能将不同人的声音进行有效的区分。...人在学习说话的过程中,通过模拟周围不同人的说话方式,就会逐渐形成自己的声纹特征。 因此,理论上来说,声纹就像指纹一样,很少会有两个人具有相同的声纹特征。...对于各种电话勒索、绑架、电话人身攻击等案件,声纹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;声纹确认技术还可以在法庭上提供身份确认(同一性鉴定)的旁证。

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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...声纹特征 192 维。

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读书节公开课丨王泉:入门声纹技术之音频基础与声纹识别

◆ 广义上讲,所有可以区分每个人不同声音的特征,都可以称为「声纹」。由于这些特征的存在,声纹和指纹一样,衍生出各种实用的技术。 声纹技术中最为核心的一项便是声纹识别技术。...除了声纹识别之外,声纹技术也被广泛用于声纹分割聚类, 以及构建更为强大的语音识别、语音合成以及人声分离系统。...为了帮助大家更好的了解声纹技术,我们邀请到《声纹技术:从核心算法到工程实践》作者、谷歌资深软件工程师、声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师带来技术分享【音频基础与声纹识别】,明日(10月19日)20:00...入门声纹技术 第一讲 音频基础与声纹识别 10月19日(周一)20:00 ▲扫码进入直播群▲ 分享概要 本期分享着重介绍声纹识别技术以及相关的音频基础知识。...图书推荐 《声纹技术:从核心算法到工程实践》一书是谷歌公司声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师在声纹领域深耕多年后,为国内读者打造的一部技术宝典。

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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。...,如果有用户需要通过声纹登录,就需要拿到用户的语音和语音库中的语音进行声纹对比,如果对比成功,那就相当于登录成功并且获取用户注册时的信息数据。...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!

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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。...本项目提供三种预测方案: 第一种是声纹对比predict_contrast.py,即对比两个音频的声纹相似度,其中参数audio1_path和audio2_path就是需要对比的音频路径,其他的参数需要跟训练的一致...第二种是录音识别predict_recognition.py,即通过录音识别说话的人属于声纹库中的那个,并输出说话人的名称和跟声纹库对比的相识度,同样其他的参数需要跟训练的一致。...) 录音声纹识别: [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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新冠病毒快速鉴定

背景 目前新冠病毒的鉴定可以采用抗体抗原反应的快速鉴定,荧光定量 PCR 以及宏基因组测序等方法。这里我们主要介绍宏基因组测序的方法如何来鉴定新冠病毒。...对于宏基因组测序的新冠病毒样本,可以直接进行物种分类鉴定。将测序数据与物种分类数据库直接比对即可。这里选择使用 centrifuge 工具进行物种分类鉴定。...download=1 tar -zxvf h+v+c.tar.gz 三、物种分类鉴定 centrifuge 的使用非常简单,输入数据包含测序的数据以及索引文件。...五、过滤结果 由于序列相似性的缘故,一条序列可能会比对到数据库中多个物种,Centrifuge 原始的结果会鉴定到很多物种,这就需要对原始数据进行过滤,通常选择每条序列最优的比对。...然后根据每个物种比对上的 reads 数进行过滤,同时也可以根据鉴定到的物种水平进行筛选。

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细胞鉴定曲线图理解

cellranger细胞鉴定曲线 一般得到10X Genomics的下机数据之后,我们需要使用Cellranger软件进行上游数据的处理,并且生成网页报告。...其中就包括了Barcode Rank Plot——细胞鉴定曲线图 细胞鉴定曲线图横坐标是Barcodes,纵坐标是UMI counts,都取log19.图中是将所有测序得到的Barcode按照其包含的UMI...然后基于细胞鉴定曲线图,设定一个cutoff值,决定去除掉哪些barcodes,并且保留下来部分Barcodes用于下游的数据分析。...不过我们也可以使用下游矩阵数据来复现一下cellranger的细胞鉴定曲线,找一下过滤的标准。...细胞鉴定曲线 cellranger是将所有测序得到的Barcode按照其包含的UMI数进行降序排列,并且对细胞和非细胞标注不同的颜色,帮助区分。那我们也按照对应的数据进行绘图。

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声纹识别」中文课上线:从理论到编程实战,谷歌声纹团队负责人主讲

声纹识别领域,现在就有这样一门课程刚刚上线。 什么是声纹识别? 声纹识别(Speaker Recognition)是一门位于音频信号处理、生物信息学以及 AI 等领域交汇点的交叉学科。...声纹识别技术既是声纹技术中最为核心的一项,也是生物特征识别技术的一种,该技术利用算法和神经网络模型,让机器从人们的语音信号中识别出说话人的身份信息。...谷歌声纹识别与语种识别团队负责人王泉博士的最新课程《声纹识别:从理论到编程实战》可以带你完成知识体系的构建。...任何对声纹领域充满兴趣与热情的人:建立声纹领域包括学术与产业界的系统认识,扩展知识面,辅助相关决策。 课程讲授哪些内容? 课程将从声学、感知基础知识以及音频、信号处理等开始介绍,深入理解声纹的本质。...同时,本课程将着重介绍基于深度学习的声纹识别系统,包括卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制、Transformer 等常用于声纹识别的神经网络结构,并对主流的深度学习声纹识别系统进行归纳总结,横向对比各种推理方法和损失函数之间的优劣

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