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JavaScript 自义事件

你肯处理过很多的事件监听,比如点击事件或者表单提交。事件监听对许多用例来说很有帮助,但是有时我们需要自己的自义事件来处理复杂的交互。 在这片短文中,我将告诉你有关义事件,侦听自义事件以及双击自义事件所要了解的内容。 义事件 义事件听起来很困难,但是只需要下面简单的一行代码即可。 事件制 你可能注意到了,上面的详情中有属性 bubbles, cancelable 和 composed 属性。这些实际上,在我们义事件时可以配置的选项。 使用 new Event 构造函数是不可能的,这也就是为什会有第二种事件的方法。 该事件还会将按钮单击之间的总时间作为自义数据传递。 首先,我们需要一个正常的单击事件监听器来确保是否有双击。

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JavaScript 自义事件

你肯处理过很多的事件监听,比如点击事件或者表单提交。事件监听对许多用例来说很有帮助,但是有时我们需要自己的自义事件来处理复杂的交互。 在这片短文中,我将告诉你有关义事件,侦听自义事件以及双击自义事件所要了解的内容。 义事件 义事件听起来很困难,但是只需要下面简单的一行代码即可。 事件制 你可能注意到了,上面的详情中有属性 bubbles, cancelable 和 composed 属性。这些实际上,在我们义事件时可以配置的选项。 没听懂没关系,后面学着学着就懂了 给事件传递自义数据 当你使用自事件时,你希望自义的数据传递给你的事件。使用 new Event 构造函数是不可能的,这也就是为什会有第二种事件的方法。 该事件还会将按钮单击之间的总时间作为自义数据传递。 首先,我们需要一个正常的单击事件监听器来确保是否有双击。

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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

    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。 这种态度不仅将带动云计算行业的携手进步,而且也将对各行各业的升级转型与开拓新有着重大的意义。语音技术是实现的?技术难点是什?可以用到哪里? 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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    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”,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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    移动直播技术知多少:基础原理解析 & 腾讯云直播接入

    直播服务器 有了协议,那客户端和服务器就可以通讯了,样搭服务器呢? 服务器:一般都是 Nginx + 协议拓展模块。 配置CNAME 如果你一个 “纯粹” 的移动端开发者,不了解服务端的话,你肯会觉得很奇幻:刚刚配置的播放域名有什用呢?它是和腾讯云的服务器进行关联的呢? 至于关联,各大云服务提供商都会提供 CNAME 的配置,按照云服务提供商的说明进行配置就可以了。 这也说明了,腾讯云直播可以绑任意的云服务,你可以使用腾讯云的,也可以使用阿里云的。 自义灰色滤镜 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

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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。 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。 它融合了Multi-task和phonetic adaptation,进一步挖掘语音文本信息对识别任务的有用信息。在C-vector架构中,使用了两个独立的语音分支。为什要采用这种形式?

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    化繁为简,爆款语聊产品背后的业务逻辑

    主持人房间后,跟嘉宾聊天,观众可旁听,三种身份经主持人同意后还可转换,主播也可邀请观众上麦互动。他们以语音的形式进行交流,听后即焚。这便是典型的实时语音语聊房场景。 那它的新点在哪? 一套成熟的技术体系是样的? 一套音频社交的搭并不复杂,原有看起来十分高深的音视频与实时互动的技术,已经变得易于接入。 这套看似复杂的音频社交逻辑,这里做一下技术程度的拆解。 那,从接入角度看,语聊房的接入又是样的呢? 2、服务端的业务逻辑处理: 在意见领袖端完成房间的和进房等操作后,服务端通过以下 3 个步骤的处理,实现多位意见领袖通话内容的直播转推逻辑: 接入服务端 SDK,完成权逻辑的支持; 完成回调逻辑的支持 :呻吟、娇喘等色情内容容易混杂在对话、歌甚至背景音当中,特征细微,难别,需要极强的识别能力。

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    王珺:智能音箱语音技术分享

    这需要先义好我的唤醒词是什,比如说听听音箱9420,这个模型预先设好的,我们再去做训练。 很显然,不同的人,例如一个家庭里面不同的家庭成员,偏好的应用组合通常有非常大的区别,这是能够区分各人的身份为前提,需要能够通过技术出来是哪一位家庭成员。 合理布局全局的框架,把我们的新性的算法和经典的算法融合达到拥有最精准的识别能力。 如果大家感兴趣的话可以去看一下我们发表的相关文献,其中有识别出来的框架,它的好处是可以提取出来更加鲁棒的,更加具有别性的特征,用于识别的系统,具体文献在本文底部。 下面是音节与汉字结合模。我们新性独有的技术实现了音节与汉字单元相融合的模方法,同时解码速度相比目前的CD phone模型获得显著的提升。

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    网络安全第三讲 身份认证与访问控制

    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。 访问控制技术是立在身份认证的基础上的,简单的描述,身份认证解决的是“你是谁,你是否真的是你所称的身份”,而访问控制技术解决的是“你能做什,你有什样的权限”这个问题。 ? 访问控制的目的为:限制主体对访问客体的访问权限,从而使计算机系统资源能被在合法范围内使用;决用户能做什,也决代表一用户利益的程序可以做什

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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

    而在这些识别技术愈加成熟之时,越来越多的人将目光放在另外一种生物识别技术上——识别。 ? 什识别技术? 识别,也称作说话人识别,是一种通过音判别说话人身份的技术。 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。

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    视频 | 深大推出新算法: GAN 非平稳理合成

    当一个艺术工作者在数字媒体作中,比如要给一个电影或者游戏造一个虚拟世界,或者在做平面设计时,他们经常会需要大量的理。例如,混凝土墙,树叶,布料都是我们现实世界中熟知的材料。 ? 那基于 AI 的技术,使用小块路生成自然而且看不出拼接的大面积路呢? 例如,它在合成木头的理的时候,知道要将理的同心性考虑进来,也可以适应水的规律性然后生成一个漂亮的高分辨率的结果。 ? 这是基于神经网路的技术,所以首要问题是——训练数据应该是什样的? ? 注意这个方法是生成对抗网络,就是有两种神经网络互相对抗,生成网络是扩展小块理的生成器,别器网络负责检查和判别理的真实性。 时间越长,生成网络在理生成上学得越好,别器网络也变得更善于区分生成理和真实理,这两种网络的对抗就生成了相当高质量的理,对比你会发现,使用这种新技术得到的结果相当好。

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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

    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。 这种验证是在 App 兴起以后发展起来的,因为在 App 里没有浏览器环境,没有 cookie,那客户端在进行了权限验证以后,就把这个登录凭证,也就是 Token 直接存在了客户端,并且在每次请求服务器的时候都把它带上 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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    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。 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。 那,同样是安全认证技术,识别有没有机会来当一回“独行侠”? 严格说来,识别当“独行侠”的机会很少,微乎其微。

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    【技术作101训练营】身份认证技术发展

    那什是身份认证?来看一下百科里的义: 身份验证又称“验证”、“权”,是指通过一的手段,完成对用户身份的确认。 身份验证的目的是确认当前所称为某种身份的用户,确实是所称的用户。 最正式的认证-物理介质 随着秘密越来越多,大脑的负担越来越重,办? 聪明的人想到了办法,「你知道什?」不重要,重要的是「你有什?」 手机很厉害,既能采集音、又能拍摄影像、还能识别指。这个时代,确认身份已经没有那复杂了,想知道谁在用手机,对折屏幕眨眨眼、说个 1-2-3-4 就好了,不光是「你知道什?」「你有什?」 结语 在当今社会,认证越来越统一化,用户减少了记住众多口令的烦恼,也不用在钱包里赛一堆的卡片,应用系统设方也减少了想方设法识别用户的压力,大大提升了设效率。 【技术作101训练营】

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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。 各个生物特征识别的优缺点是什,在产业化进程中有哪些困难需要克服,以及每类生物特征的代表性企业有哪些,今天的文章将为大家详细讲述。 另外对于在严寒区域或者严寒气候下,亦或者人们需要长时间带手套的环境当中,这也将使得指识别变得不那便利。 虹膜识别 人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。 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。 ; (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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    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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    View详解(3)

    大家教师节快乐啊,不知道勤学的Coder们有没有去尝试下绘制上篇文章中最后留下的进阶效果,不管样,还是一起动手写一遍吧!看看套路是否一致。 ---- 水波 ? View部分新项目及类相关的描述不再赘述)。 那我们来观察下现实中的水波,不难发现与图-水波形成 相似的过程。 ? 我们可以看出水波动态形成的本质是,外部圆环逐步扩张增加形成的。 */ private int mOutterRingCount = ; 2.初始化动画对象并开始 public void startAnimation(){ //ValueAnimator View的开发,样?

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    Milvus 实战|生物多因子认证系列 (一):识别

    | 什识别 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验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”。 需要注意的是,识别不同于常见的语音识别 [1]: 语音识别:是共性识别,能听懂人的说话内容,即“你说了什?”。 识别:是个性识别,能判断说话人是谁,即“说话人是谁?”。 | 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。 那,在生物多因子认证系统中,如何利用人脸信息和信息共同实现身份认证呢? 1. 首先将人脸图片和语音利用 AI 模型转为特征向量。 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。

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    分分钟破解人脸识别、验证、银行卡密码……人工智能真的会统治人类吗?

    “芝麻开门”变成“西瓜开门”,你的音并非“唯一”。 数字信息化的发展,识别逐渐成为未来生物识别的主流,而已成为刑事司法中的有效证据。 但化身语音合成“机械师”,共同向验证系统发起挑战的选手们表示,针对识别的攻击已经成为新的安全威胁。 本次比赛的音样本,由游戏《王者荣耀》里的人物“妲己”的配音者提供。 谈剑峰表示,“于目前还没有完全保险的方式来保证生物数据的安全,减少攻击面就变得非常重要,也就是说尽量少用生物数据,或仅仅将生物数据用在不太敏感的场合,不议用于关键场合的身份认证、转账交易等。” 没有网络安全就没有国家安全,而设网络强国是一个长期的系统工程。关于网络安全保障,中国工程院院士沈昌祥议用可信计算筑牢网络安全防线。 今年4月,由工信部倡导,国内多家企业联合发布了《人工智能深圳宣言》,除了强调源头技术新、立技术标准外,也提出积极探讨人工智能技术发展与伦理道德的平衡点,让人工智能更好地服务于人类。

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