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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

基于X-vector说话人模的识别系统主要包括语音特征提取,说话人模和后端分类器进行信道补偿及似然度打分三个部分。 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。 同时,通过使用海量的数据集立更深、更大的深度模型EFTDNN(extended factorized TDNN),在单系统上获得了不错的性能。 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。 将识别和语音识别任务联合学习,借助音素信息和语音文本上下文信息对更有效的模。

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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”。 说话人的音的基频及谐频在谱图上表现为一条一条的亮线,再通过不同的处理手段就可以得到不同语谱图之间的相似度,最终达到识别的目的。 目前公安部别就采用类似方法,而且语谱图还是用的灰度来表示。 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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    夺得两项第一、三篇论文被收录丨贝壳AI团队亮相顶级国际会议ICASSP 2022

    其中,语音深度合成别挑战赛(The First Audio Deep Synthesis Detection Challenge, ADD 2022),是首个针对语音合成别问题的国际挑战赛,由中科院自动化所陶华研究员与新加坡国立大学李海洲教授联合发起 训练阶段,原始音频通过瓶颈特征提取器(BNF)得到去掉说话人信息的瓶颈特征,该特征作为VC模型的输入,输出为梅尔谱特征,说话人信息用于控制模型生成特音色。 最后,HiFiGAN码器将梅尔谱特征映射为时域信号。 时域对抗后处理模块主要包括残差生成网络和目标说话人检测(ASV-TS)模型。 在检测任务中,贝壳AI语音团队以新性的神经网络拼接方案来搭音频伪系统,该系统主要基于Resnet-34、 Multi-Head Self-Attentive (MHSA)池化层和两层分类网络实现, 贝壳AI语音团队是贝壳人工智能技术中心专注于智能语音技术的产研团队,研究范围覆盖语音识别、语音合成、语音唤醒、识别、音事件检测、语音分析等语音相关技术。

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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。 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验证,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 ,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。 人认知语音的三个过程,是由音到发音单元,发音单元到字词,最后是字词到到一句话,这也是计算机实现语音识别的三要素。因此,在机器里学模型,词典和语言模型,便可对语音进行识别。 如何立上述模型? 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学模型,于是用triphone来确发音单元,并构学模型,向机器描述音和发音单元之间的关系。

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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别是对网络中的主体进行验证的过程,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。

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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,利用人体固有的生理特性,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。 扫描一下大马卡身份证或支持芯片的护照,再看向摄像头,就了自己的生物识别标记。只要身份证件是有效的,这个生物识别标记在亚航所有航班的生物识别登机口都是有效的。 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。 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。 今年4月,就有一家加拿大蒙特利尔的人工智能业公司宣称开发了一款语音合成工具,只需要最短60秒的录音,即可“复制任何人的音”。

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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

    在2015年,依托于识别、人脸识别技术,科大讯飞构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。 ? 识别的优势与挑战 识别的主要任务包括:语音信号处理、特征提取、模、比对、判别决策等。 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; ? 不过,纵然有着这么多的优势,但在实际操作中,识别却面临着重大的挑战: 1、如何库和特征:从理论上讲,的获取是极其容易的,但这仅仅是针对国家相关机构,如目前库最全的公安。 对企业而言,所有的数据都需要他们自行采集,这是一件相当具有难度的任务。另外,在数据不全面的情形之下,特征的提取和立也就受到了阻碍,从而就难以训练识别的机器学习算法,以提高识别的准确率。

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    http 四种权方式简介,未来可能还会出现第 5 种权方式:全息生物验证

    而服务器上的资源,有时候并不是向所有人开放的,而是仅对部分人开放的,在这种情况下,实现用户的登陆权,就成了一种必要的需求。目前,我们在开发中主要使用过 4 种权方式。 这种方式 session 是在服务器端的,可以存在内存里面,也可以持久化到数据库里面。而 cookie 是存在用户浏览器里的 sessionId。 这个 sessionId 一经,就在后面的每次 http 请求中,都带在请求头当中。服务器就是靠这种标识,来区别客户端是哪一个的。 第 3 种方式,就是 Token 验证。 其实在手机上除了以上 4 种验证方式,还有人脸识别、识别、指验证等新的验证方式。但这些方式,和前面的第 4 种方式其实并没有本质区别。 这 4 种方式,反映了互联网的发展历程。 这种新的权方式,可能是一种综合的生物验证。当你进入一个环境,你的容貌、音、气味等生物特征,自动为你完成了权限验证,这种验证是无感知的,无打扰的和无阻塞的。 2020 年 6 月 2 号

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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。 对于纯电源来讲,测量电源波时,要求在加载时测量,所加负载要使输出电流大于额输出电流的80%以上。 对于低噪的纯阻性负载或电子负载,还要选择对应的测量标准。不同的标准就会产生不同的测量结果。 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。 抑制方法主要有:抑制调节器自激响应、合理选择环路的放大倍数、调节器稳性、电源输出端接LDO滤波,这是减少波和噪最有效的方法。 明:本文素材来源网络,版权归原作者所有。

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    识别在智能家居中备受青睐,但还面临一些“困扰”

    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 首先是的采集和特征的立。不管是人工识别,还是依靠深度学习算法进行自动化识别,库的立都是进行一切行动的前提。 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。 不过,在特征立工作中,这里又再次回到了上一个话题,没有充足的库,又如何立足够的特征? ? 其次,除了的采集和特征的立,如何准确识别说话人也是当前一个急需解决的问题。

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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。 人脸识别 人脸与人体的其它生物特征(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 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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    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。 拥有丰富的金融智能从业经验,主要研究金融智能系统框架搭、算法研究和模型融合技术等,致力于推动金融智能的落地应用与价值造。

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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。 一般情况下,在语料覆盖率足够完整的前提下,将之用于模型的搭和训练,在最终实际应用场景中,即使面对嘈杂的环境,系统在提取特征时便会将这些因素“去掉”,从而确保特征的精准。 什么是语料? 是指一个人的数据。 ? 不过,用极限元始人兼CEO温正棋的话来说,面对环境失配问题,现在更多的是通过语料的覆盖率来解决。在其看来,技术的成熟度极大程度上也是依赖语料的积累度。

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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。 动能设为0.9。初始学习率为1.0×10^−4。由于程式化数据集的变化,高学习率使得训练不稳。因此,我们设的数值比之前采用相同筑的作品要小。对于学习率调度,我们采用了[2]中提到的多项式方法。 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。 各位看官老爷,如果觉得对您有用麻烦赏个子,作不易,0.1元就行了。下面是微信乞讨码:

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    移动直播技术知多少:基础原理解析 & 腾讯云直播接入

    CDN 三、其他 除了以上提到的内容,当今的直播系统还要包括以下内容:录制、转码、黄、截屏、权防盗、回消除、连麦 等等,整套下来,需要非常多的知识储备,以及大量的时间精力,才能完成。 setContentView(R.layout.activity_main) initPlayer() } private fun initPlayer() { //义灰色滤镜 根据上面的接口,既然已经有了原视频画面的理,那么对这个理进行处理就是很简单的事了。但仅仅处理是不够,还需要返回一个新的理,要怎么才能得到一个新的理呢? } // ...... } 原理很简单:利用 OpenGL FBO 技术,一个新的理单元 B ,接着将 SDK 传递给我们的理单元 A 中的画面处理成灰色,并绘制到 FBO 上 当然也有美中不足的地方: 拉流自义渲染接口只提供了原始数据,没有提供 OpenGL 理渲染,处理起来比较麻烦; 推流自义渲染接口必须要返回一个新的理,不能直接通过 OpenGL 渲染,需要借助

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    Milvus 实战|生物多因子认证系列 (一):识别

    | 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。 对特征向量进行存储并立索引。 接收到用户的向量搜索请求后,返回与输入向量相似的结果。 ? | 部署应用 识别 识别需要对麦克风传感器收集的语音信息进行分析。 我们搭的生物多因子认证系统也添加了人脸认证,关于人脸认证的部分会在本系列的第二篇文章中介绍。 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 用于身份验证。 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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    取代Cookie的追踪工具:访问网页就如留下指

    据普林斯顿大学和比利时鲁汶大学的研究人员披露,这种名为“帆布指别”的追踪技术的运作原理是:引导访问者的网络浏览器绘出隐藏图像。 与其它的追踪工具一样,帆布指用于根据人们访问的网站个人配置文件。那些文件有助于向他们推送相关的广告、文章和其它类型的内容。 其它的帆布指别代码制造者包括德国数字营销商Ligatus和加拿大约会网站Plentyoffish。 他说,公司在启动测试之前考虑过帆布指别的隐私影响,但最终认“它符合现行的法规政策”。 她补充道,公司并没将收集回来的任何数据用于向广告投放和提供个性化服务——不管是来自帆布指还是来自传统的cookie追踪的数据。

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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。 同时,人脸识别与其他生物特征识别技术相比也有其劣势,这主要表现在人脸特征稳性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,识别性能偏低等。 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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    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验判断。 生物识别(指识别)技术的飞速发展及其广泛应用将开个人身份别的新时代。指所具有的唯一性、不变性、易于获取、分类存储有规律等特性使其成为生物学中最为成熟的方式。 这一发现奠了现代指识别技术的理论基础,也使得指识别在罪犯中得到应用。Francis Galton对指进行深入研究,并于1888年引入了特征点的分类技术。 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。

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