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。
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。 ?...什么是声纹锁 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)。
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。...，用户需正确念出对应的内容才可识别声纹，这种随机性的引入使得文本相关识别中每一次采集到的声纹都有内容时序上的差异。...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。
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。。...声纹注册用户(最终效果图) ? 声纹登录(最终效果图) ? 上传文件识别： ? pm2线程 ?...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。...reject(err.message) console.log('an error happened: ' + err.message); }) .save(_delPath.fix); 提交声纹服务器
https://cole-trapnell-lab.github.io/garnett/classifiers/ garnett marker gene 列表 三、利用 marker 基因进行细胞鉴定...#利用marker基因进行细胞鉴定 library(garnett) #读入10x 数据，转换为cds类 pbmc_cds <- load_cellranger_data("run_count_1kpbmcs.../monocle3/hsPBMC_markers.txt" #利用marker基因进行细胞鉴定 library(org.Hs.eg.db) marker_check <- check_markers(
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。
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!
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
这就是为什么我们在2012年开始构建定价工具，并且一直在努力使它们变得更好的原因。今年六月，我们发布了最新的改进版本。我们开始进行动态定价，即根据市场变化情况，每天提供新的价格提示。...eBay的定价问题相对来说比较简单，不管卖方和买方在哪里，或者你是在今天还是下周销售产品，价格都差不多。...与世界杯的情况不同，这时你可以以附近城堡的类似数据为根据来定价。其中一些数据可能会跨越多年，并提供有关旅游季节性的信息。...在动态定价方面，我们的目标是当房主的房子即将可以接受预定时，给房主一个新的提示价格。动态定价并不新鲜，几十年前，航空公司就开始运用，通常会实时调整价格，以确保每个座位最高的上座率和最大的收益。...我们保留了以前的定价系统所考虑的商品属性，并且我们添加了新的属性。一些新的信号，如“被预定前空闲的时间”，与我们的动态定价能力有关。
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。
parallel -j 4 -a kne.sh" >para.sh #集群使用32线程 #bsub -q fat -n 48 -o %J.log -e %J.err sh para.sh #二、跑metaphlan鉴定
一、细胞亚群鉴定 1.1 细胞亚群鉴定原理 细胞亚群鉴定是进行单细胞转录组分析的最基础一步，是赋予细胞数据以生物学意义的关键过程。...t-SNE 绘图 接下来就可以根据亚群上调表达的基因进行细胞亚型鉴定。细胞类型的鉴定原理并不复杂，主要是根据细胞中表达基因的差别进行分类。...亚细胞群细胞类型鉴定可以分为人工鉴定方法与自动化鉴定两种。...人工方法就是我们找到每个亚群中的 Marker 基因，然后与已知的数据库进行比对，对细胞亚群进行鉴定，这个过程类似于物种鉴定。...1.4 常用人工鉴定数据库 目前已经有很多数据库可用于细胞类型的鉴定。
一般给产品定价，主要从三个角度来考虑 一、成本角度 也就是算清楚自己的成本，包括固定成本和变动成本。对一些有规模效应的产品，我们根据不同的规模算出的成本是不一样的。...针对不同象限可以不同定价策略。 第一象限：实用价值高、情感价值也高的产品。这类产品拥有很大的自主定价权。比如苹果，有时候你不得不说，这就是目前全球最好的产品。...它的定价，更多是根据市场人目标收入来制定的，能最大化自己的利润。 第二象限：实用价值低，情感价值高的产品。这类产品，很大的成本都花在情感价值上。比如星巴克的咖啡，一杯30多块钱。...当然还有更多位于中间象限的产品，它们的定价都是根据市场需求慢慢探索出来的。 三、竞争对手角度 这里的竞争对手我更倾向于是那种同一品类，同一目标用户的产品。...那么在定价上就与竞争对手大同小异了。出路就是想办法做差异化。 总结一下，一个新产品可以从成本、客户的需要程度、竞争对手三个角度综合考虑来定价，这样是比较合适的。
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。
SD的定价过程：定价过程16个元素的作用： 1.步骤：定价过程中的顺序。 2.计数：对步骤的进一步细化 3.条件类型：定价活动中的定价因素，例如售价、折扣、运费、税费等。...对于定价过程的每一行都可以看做定价因素。 5.From - to :标示当前条件类型的条件范围。 6.手动：是否在创建订单流程中手工输入条件类型。勾选手动标示则代表是。...了解定价过程的16个元素的作用，你才能根据企业的需要设计配置满足需求的销售定价的计算方式 OK，Let's go to design sale pricing procedures....我们先看定价的图例，然后根据图例介绍一下常用的条件类型及其配置所起到的作用。一般企业的定价中的条件类型也就用那几个，售价、税、成本、净价、折扣/返利等。...以上就是常用到的条件类型，基本这样就可以随意设计自己的定价过程了。 这里顺带一提信贷控制在定价过程中配置如图3： ? 如果你启用了信贷控制。
◆ 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。
例程，即Fomula，是使用在销售、采购、发票、交货等单据中定价过程的一小段程序。...之所以有Fomula存在，是因为在不同的业务场景下，定价过程可能千差万别，但是却可以拆分为一些关键的组成部分，如复制请求、数据传输、要求、公式，每个例程就是一小段专用程序，这些例程程序会被标准程序动态调用...1、首先打开事务代码VOFM，然后进入菜单：要求>定价，在打开的 屏幕 的表格输入一条新记录，回车输入开发KEY，回车就新增了一条新的计算方案记录， 输入例程编号，描述，应用选择M，因为这个定价增强用在...mm物料模块 选中新建的例程，点击'源文本'，就可以在里面写定价的增强代码了 SY-SUBRC = 4.
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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