04 声纹识别 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声纹识别。声纹识别是一种生物鉴权技术，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），声纹识别具有抗遗忘、可远程的鉴权特点，在现有算法优化和随机密码的技术手段下，声纹也能有效防录音、防合成，因此安全性高、响应迅速且识别精准。 08 个性化推荐 个性化推荐是一种基于聚类与协同过滤技术的人工智能应用，它建立在海量数据挖掘的基础上，通过分析用户的历史行为建立推荐模型，主动给用户提供匹配他们的需求与兴趣的信息，如商品推荐、新闻推荐等 个性化推荐既可以为用户快速定位需求产品，弱化用户被动消费意识，提升用户兴致和留存黏性，又可以帮助商家快速引流，找准用户群体与定位，做好产品营销。 ，实现精确的个性化推荐。
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”。 人脸识别需要摄像头，而声纹识别只需要麦克风，这两者相比，后者的造价和安装成本都更低，对于商务来说更容易使用，也就更方便推广和使用。 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。 在监狱亲情电话应用中，通过采集犯人家属的声纹信息，可有效鉴别家属身份的合法性。
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该文章考虑给定单张人物图像和新的骨架，生成新姿态下同一人物图像的问题。要如何把给定图像中人物各部分的纹理“粘贴”到新的骨架上呢？ 相比传统的跳层连接，作者提出的跳层连接可以在不同的位置间共享局部纹理信息，从而可以合成局部非常逼真的纹理细节（比如右图中女子上衣的花纹）。 ? 推荐理由来自：杨凌波 3 ???? ? 和直接由噪声生成视频的无条件生成模型不同，视频预测是根据已有的若干帧图像预测未来帧的条件生成模型。使用VAE来进行视频预测可以增加预测的不确定性。 本文提出了两种视频预测模型，一种对隐码使用固定的先验分布来进行拟合，另外一种使用了可以学习的先验分布。 视频预测任务也是一种常见的视频生成任务。 ? 推荐理由来自：黄怀波 7 ???? ? 推荐理由来自：黄怀波
人工智能技术对于传统产业的推进作用越来越凸显，极大提升了传统产品的商业价值。 “听声识我，开口即播”长虹CHiQ5人工智能电视成为全球首款搭载声纹识别的人工智能电视，可以直接通过每个人说话的声音不同而区分目前使用电视用户是谁，从而实现内容的精准推荐。 声纹是指人类语音中携带言语信息的声波频谱，它同指纹一样，具备独特的生物学特征，具有身份识别的作用，不仅具有特定性，而且具有相对的稳定性。 如通过语音识别进行内容鉴别等，可以提高准确率;……等等。 前者只需要识别系统能够在较小的范围内处理不同用户之间的声音特性的差异就可以，由于内容大致类似，只需要考虑声音本身的差异，难度相对较小；而后者由于不限定内容，识别系统不仅需要考虑用户声音之间的特定差异，还需要处理内容不同而引起的语音差异
6.png 接下来的一块是声纹的识别，所谓声纹的识别技术，其实就是根据说话人的声波的特性来进行身份的辨识，这种技术已经有了非常广泛的应用范围，比如说根据不同的家庭用户，我们就可以给他定制好个性化应用的组合 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，需要能够通过声纹技术鉴定出来是哪一位家庭成员。 举个例子，我们可以在跟智能音箱的互动中做相关的推荐，比方说推荐一首歌，那么为小朋友推荐的他喜欢的歌曲，与为妈妈推荐的歌，及为爸爸推荐的歌，都会有很大区别的——它的基础前提都是要了解用户的性别、年龄。 基于声纹的特征，会提供用户的性别和年龄段的属性，无论用户是否注册过，在唤醒之后声纹的系统会判别用户的年龄和性别，此后的互动中就可以做相关的推荐了。 如果大家感兴趣的话可以去看一下我们发表的相关文献，其中有声纹识别出来的框架，它的好处是可以提取出来更加鲁棒的，更加具有鉴别性的声纹特征，用于声纹识别的系统，具体文献在本文底部。
2020年2月20日，全国金融标准化技术委员会（以下简称“金标委”）公示了推荐性行业标准《个人金融信息保护技术规范》（以下简称“《金融信息规范》”），该标准由中国人民银行于2020年2月13日发布并于当日实施 个人金融信息分级制度 个人金融信息分级制度是《金融信息规范》中的重要规定，也将是金融业机构推行合规工作所绕不开的重点环节。《金融信息规范》中个人金融信息分级制度的分级内容及各级别额外要求如下表： ? 3、动态化的标准 《金融信息规范》对个人金融信息的分级并不是固定的，而是会在特定条件下产生一定差异和转化，具体如下： 3.1 同一级别内不同信息类型的差别处理 即使是同一级别中的不同信息类型，《金融信息规范 以“用户鉴别辅助信息”为例，其包括动态口令、短信验证码、密码提示问题答案、动态声纹密码等。 比如：某手机厂商推出了具有动态声纹加密功能的手机，而动态声纹密码属于C2类别中的用户鉴别辅助信息。如果这类信息与账户结合使用可直接完成用户鉴别，则属于C3类别信息。
| 什么是声纹识别 声纹识别（又称说话人识别）是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息，并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说，声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。 | 声纹识别模型 背景 声纹识别的本质，就是要找到描述特定对象的声纹特征 (feature)，声纹特征类似于虹膜、指纹等，是一种独特的生物特征。 它可处理的业务包括图像处理、机器视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统以及新药发现。具体实现方式是： 通过深度学习模型将非结构化数据转化为特征向量，并导入 Milvus 库。 然后将注册人的人脸特征和声纹特征分别存入 Milvus 中的人脸库和声纹库，并指定该注册人的 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，才能根据身份鉴别权限和提供个性化服务，实现真正的智能语音交互。
得益于深度学习在音乐科技中的应用和平台独有的数据优势，我们也开发一了套针对用户个人偏好的个性化推荐算法，成果融合音频内容特征和用户信息的表征（User Audio Embeding，UAE），相关成果也已经接收在今年的 歌声音色识别：歌声的声纹识别很自然能借鉴一些语音说话人识别的方法，例如时兴的使用embedding技术表征说话人的音色特征。 下图是我们的一些歌声声纹识别的应用案例，我们将在落地场景上继续不断探索。 ? ? 音频团队主要负责的产品功能包括听歌识曲、哼唱识别、曲库标签与知识图谱、推荐系统中音频特征、曲库音质评估与提升、电台听书、跑步电台、以及新技术扩展等。 音频研究方向包括：音频指纹、哼唱识别、翻唱识别等检索类，歌手音色、乐器音色等声纹识别类，主旋律与MIDI提取、副歌提取、流派识别、BPM识别、节奏节拍识别等MIR研究类；声源分离、音质评估、音质分级、超分辨率音质复原等声学技术类
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、鉴黄、截屏、权鉴防盗、回声消除、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。 权鉴 权鉴的用途是：防盗推/播！ 腾讯云直播默认情况下，推流已经设置了权鉴，拉流是没有设置权鉴的。 ⚠️ 注意 权鉴不是必填参数，也就是说，如果不启动权鉴，这个参数是可以去掉的，一样可以推拉流。 自定义灰色滤镜 根据上面的接口，既然已经有了原视频画面的纹理，那么对这个纹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纹理，要怎么才能得到一个新的纹理呢？ ，到云端转码、录制、鉴黄等，再到拉流，还有直播连麦等高级功能，提供了一体式解决方案； 支持推拉流地址自定义，拓展方便； 提供自定义渲染接口，对于有自定义能力的小伙伴来说非常实用。 当然也有美中不足的地方： 拉流自定义渲染接口只提供了原始数据，没有提供 OpenGL 纹理渲染，处理起来比较麻烦； 推流自定义渲染接口必须要返回一个新的纹理，不能直接通过 OpenGL 渲染，需要借助
你去餐厅点菜，叫服务员给你推荐。他可能会问你，“有啥口味偏好啊？” “来一份牛杂拉面，多葱花，少辣椒”。 那还叫人给你推荐个毛线啊。 这里再推荐一个pubmed plus 插件： xx 中药在抗肿瘤中的评价，貌似还不错哟。 但这并不能让我满意。我需要的是一篇高分文章，最好还是综述。 .HPLC含量测定 - 9.半枝莲饮片质量标准的拟定 - 三、半枝莲指纹图谱研究 - 1.实验材料与试剂 - 2.药材来源 - 3.HPLC指纹图谱分析方法的建立 - 4.方法学考察 - 5.半枝莲指纹图谱相似度评价 - 四、半枝莲指纹图谱特征峰的指认和鉴定 - 如果你有好的网站，欢迎推荐给我，谢谢。 总结 没有总结，我这篇笔记，就是我的总结。 参考资料 [1]Guidebook | 让工作学习生活更高效！
生物识别技术，通过计算机与光学、声学、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（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。 这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定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。 声纹识别 与其他生物特征相比，声纹识别的优势在于： （1）声纹提取方便，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）声纹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鉴别等，可以提高准确率 所以，声纹识别目前主要还是被用于一些对于身份安全性要求并不太高的场景当中，比如现在比较热门的智能音响。目前国内的科大讯飞、思必驰、SpeakIn、云之声都有推出相应的声纹识别技术。
直流电压本来应该是一个固定的值，但是很多时候它是通过交流电压整流、滤波后得来的，由于滤波不干净，就会有剩余的交流成分，即便如此，就是用电池供电也因负载的波动而产生波纹。 干净的电源是数字电路稳定工作的前提，也是模拟器件的各项参数的重要保障。 为确定电源的质量，必须对DC/DC模块的输出纹波进行测量。 4)示波器地悬空，只通过探头地与测试信号的参考点共地，不要通过其他方式与测试设备共地，这样会给纹波测量引入很大的地噪声。 探头要求：为了使接地线尽量短，尽量使用探头的原装测试短针， 若无原装测试短针，则须自制短接地线：去除探头接地线套，用金属丝自行绕制接地短线，推荐五类线中铜丝，强度适中(还是有些偏软，有更好的请推荐 选择1X无衰减档位，一般无源探头在1X档位时，其带宽限制在6MHz/10MHz带宽，如此在前端可有效滤除高频噪声的干扰，减小纹波测量影响。 真正的纹波应该是什么样子？
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——声纹识别。 ? 什么是声纹识别技术？ 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。 在2015年，依托于声纹识别、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，用人脸识别补充声纹识别的不稳定性，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。 ? 声纹识别的优势与挑战 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鉴别等，可以提高准确率； ? 在外部环境中，首先，声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定程度上的畸变，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。
近日，根据调查机构CIRP的报告显示,亚马逊在2014年11月推出的Echo系列智能音箱产品在美销量已突破510万台。 并且，根据市场数据，CIRP推算2016年前九个月亚马逊就已经售出200万台Echo产品（包括Echo DotEcho Tap）。 以智能音箱为例，为了更好的进行定位、捕捉声音、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，一旦处于人声鼎沸的环境之中，智能音响的语音识别系统极有可能“罢工”，因为它很难从众多声音中准确的识别出下命令的用户 当前，公安的声纹鉴别库应该是最全的，不过，企业要想研究声纹识别，从公安处入手显然行不通，因而，声纹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。 除了声纹的采集，声纹特征的建立也是当前声纹识别进展的一个难题。理论上来讲，声纹就像指纹一样，很少会有两个人具有相同的声纹特征。
网络信息安全第三讲 身份认证与访问控制 一 身份标识与鉴别 1.身份标识与鉴别概念 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，如用户的指纹、视网膜等生物特征及声音 鉴别是对网络中的主体进行验证的过程，证实用户身份与其声称的身份是否相符。 声纹是指借助一定的仪器描绘出来的人说话声音的图像，即人的声音的频谱图。任何两个人的声纹频谱图都有差异，而对于每个人而言， 就可以通过声纹鉴别进行个人身份识别。 语音识别的主要步骤是：首先对鉴别对象的声音进行采样，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。在声纹的鉴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，就是从声音中选取唯一表现说话人身份的有效且稳定可靠的特征；模式匹配就是对训练和鉴别时的特征模式做相似性匹配。
、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，包括如指纹、脸象、虹膜等，以及行为特征例如笔迹、声音、步态等，进行个人身份的鉴定。 其中，生理特征是人与生俱来的，主要包括手形、指纹、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、声音、按键力度等。 生物识别技术发展的背面 隐私与安全不可忽视 当诸如指纹识别、脸部识别等工具开始普及，人们的担忧也在同步升温。首先一点，这些新技术一定能将黑客挡在门外吗？ 三星在一份声明中表示，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”。 声纹识别同样存在一定风险。 收集到的生物信息都是加密而且离线存储，但如果发生未经同意就隐蔽收集虹膜信息的情况，我们或许就应该思考一下：电影《少数派报告》中，街上的广告牌看了人一眼就会推送定制的广告，甚至一旦身份信息泄露，只能“换眼保命
深圳） 主要针对声纹识别技术中的难点，比如短语音声纹识别，场景不匹配，噪声条件等进行算法研究。 在联合培养期间将接触最新的声纹识别技术，如基于Deep Speaker Embedding的声纹识别，基于端到端的Metric Learning，及更有效的用于优化网络训练的损失函数的构建等。 6.4 多模态的情感分析和识别（地点：深圳） 研究目标为感知观众的情感状态，并推荐符合其情感状态的内容。 4.基于情感的分析、挖掘、检索和推荐音乐、新闻和信息流内容。 5.构建情绪评估基准。 6.6 基于环境感知的自适应语音增强及音频信号分离关键技术研究（地点：深圳） 基于信号处理和深度学习技术，通过声音特征提取，对噪声环境进行有效的感知和分类，定义特定的声学场景下的最优降噪策略和网络结构
集生态、技术、场景于一体，采用业界领先的AI学习技术和智能推荐算法，基于腾讯多年在超大型场景中积累的最佳实践方法论，助力客户业务实现增长的企业级应用产品。
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