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一束激光冒充人声:110米外黑掉智能音箱,手机电脑平板也中招

虽然科学家们还没有在其他品牌的语音助手上,不过量子位采访到了腾讯安全团队Tencent Blade Team,他们说:从原理上讲问题大都是相通的。 看到这里你可能疑惑,激光能冒充人声? 让听成人声 故事是从去年春天开始。 来自日本的菅原健,是个研究网络安全问题的科学家。 傅佳伟在一旁带着耳机,听收到了什。让人惊讶的是,他听到了一种高频音调。 明明是接收声波的设备,却把光波当成声波接收了,这是MEMS的一个重要弱点。 后来,科学家们又想一下,这项技术的极限在哪里。于是,把激光强度调低到了5毫瓦,相当于一支廉价激光笔的水平,把距离拉远到110米。 至于,为什对光波也有反应,哈佛大学电气工程系的退休教授Paul Horowitz说,至少有两种物理机制,可以让把激光误解成声波。

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Python语音识别终极指北,没错,就是指北!

$ pip install pyaudio 安装 安装了 PyAudio 后可从控制台进行安装。 执行 with 块后请尝中说出 “hello” 。请等待解释器再次显示提示,一旦出现 “>>>” 提示返回就可以识别语音。 由于输入声音的可预性不如音频文件,因此任何时间听输入时都可以使用此过程进行处理。 >>> with mic as source: ... 运行上面的代码后稍等片刻,尝中说 “hello” 。同样,必须等待解释器提示返回后再尝识别语音。 处理难以识别的语音 尝将前面的代码示例输入到解释器中,并在中输入一些无法理解的噪音。

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    Python语音识别终极指北,没错,就是指北!

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    Python语音识别终极指北,没错,就是指北!

    转录此文件时会发生什? $ pip install pyaudio 安装 安装了 PyAudio 后可从控制台进行安装。 由于输入声音的可预性不如音频文件,因此任何时间听输入时都可以使用此过程进行处理。 运行上面的代码后稍等片刻,尝中说 “hello” 。同样,必须等待解释器提示返回后再尝识别语音。 处理难以识别的语音 尝将前面的代码示例输入到解释器中,并在中输入一些无法理解的噪音。

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    未来,你或许会“咬牙切齿”地操纵手机

    效果展示 TeethTap是一种可穿戴系统,主要由耳后佩戴的IMU和接触式组成。 ? 已经可以通过捕捉并识别耳朵周围不同的牙齿动作来实现一些简单功能。 ? “动声结合”的硬件设备 在动作(语音)与指令交互时,现有手段大多通过人体特定部位的复杂传感器(如眼动仪)来识别手势,主要有运动感(如IMU)和声音感(如)两个方向。 而TeethTap则采用运动感与声音感相结合的硬件设备,来探索面部手势识别的可能性。 TeethTap主要由两个接触式(BU-30179-000)和两个惯性量单元(IMU)组成。 自然弯曲的PLA灯丝将IMU传感器压在耳朵下方的下颌骨处,并将固定到耳后的颞骨上,而则连接到可以放大和过滤声音信号的定制PCB板上。 在运动时,来自(声传感器)的滤波数据和来自IMU的陀螺仪数据,分别通过板载12位的ADC和I2C通信发送到微控制器(HUZZAH32)。

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    python语音识别终极指南

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    Python语音识别终极指南

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    这一篇就够了 python语音识别指南终极版

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    糟糕,手机密码不保!剑桥大学新研究,用AI算法“监听”手机打字,触摸屏也中招

    手机的内置,搭配AI算法,就能让输入的每一个字无处可逃。 你可能听不到,但手指每在屏幕上轻轻点一下,都会发出一个声波。离屏幕不到1厘米远的,轻轻松松就能记录下来。 45名志愿者真人,数字、字母,都被AI“偷”了出来。 声波出卖你 四顾无人时悄咪咪在触摸屏上解个锁,就被声波泄露了密码呢? 两款设备均内置2个。 ? △ 实验设备位置示意:左为Nexus 5,右为Nexus 9 为了模拟真实世界的环境,研究人员没有选择安静的实验室,而是选取了3种日常环境,在不同噪音环境下整个系统的准确度: 公共休息室:周围是聊天的人类 最后,尽情敲键盘吧,只要和平均波形比对一下相似度,就能检出是哪个按键了。 还有开源代码,大家可以直接玩耍。 硬盘偷听,也不用 这是密歇根大学和浙大学者脑洞的结晶。

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    实时音视频 TRTC 常见问题汇总---WebRTC篇

    建议在通话开始前引导用户检查通话所需的摄像头或等设备,若没有摄像头且需要进行语音通话,可在 TRTC.createStream({ audio: true, video: false }) 指明仅采集 提示用户不授权摄像头/访问将无法进行音视频通话。 根据浏览器的报错信息处理,并提示用户“暂时无法访问摄像头/,请确保当前没有其他应用请求访问摄像头/,并重”。 Web 端 SDK 在使用的过程中拔掉摄像头,清除摄像头列表里面的数据? Web 端如何切换摄像头和? 点击查看教程,您可以先获取到系统的摄像头和设备后,调用 switchDevice 来进行切换。

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    原创 | 刚聊完就弹窗推荐,这些APP是在偷听吗?

    后来打开APP一查,果然,知乎这货不知道什时候申请了的权限。再一看,其实并不止知乎,拥有权限的还有很多。 ? 但是录音并不是代码运行就可以完成的,它需要调取硬件——。也就是说必须要获取的权限,这一步是非常敏感的操作,现在的手机系统都对此做了非常强的限制,如果在后台录音,一定会有明显的状态提示。 因为获取录音这是一个系统级的服务,应用程序自己是没有驱动也没有办法访问的,必须要通过调用操作系统提供的接口,这一步是无论如何绕不过去的。 安卓我不是非常清楚,但是据说也有相关的限制。 因为这些APP在提交APP store的时候都会有严格的审核和检,并不是厂商想实现功能就实现的,有很多的限制条件。 我这说大家可能get不到,我们不妨来思考这一个问题,从读入的声音数据,转化成APP所需要的数据呢?

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    Android 6.0以后的音频延迟改进

    要及时了解最新的 Android 音频延迟改进,您应该了解以下几点: 音频链路例子音频从内建的输入,内建扬声器输出你手上的手机音频从内建输入,耳机输出连上耳机的手机,可能你在玩K歌APP音频从耳输入 音频链路HTC Nexus 9最佳环路音频延迟 (Android 6.0)音频从内建的输入,内建扬声器输出26毫秒音频从内建输入,耳机输出14毫秒音频从耳输入,耳机输出14毫秒USB和MIDI 外置设备无法结果来看,内建的延迟比外置的大得多,为什会出现这种差异? 内置上的额外音频延迟 几乎所有的Android设备内建都会对音频进行额外的处理,以获得更好的音频质量、更好地分离扬声器和背景噪音,并减少回声。 关闭内置效果处理 目前无法知道有哪些设备支持关闭这些效果,我们在使用OpenSL ES的时候可以尝设置以下标记,这样就能跳过音频效果处理,从而获得低延迟。

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    科大讯飞李伟:人机交互如何选择合适的「耳朵」

    首先来介绍什阵列,提到语音交互,有一个始终绕不开的话题:智能音箱。 方糖使用双阵列方案(左),叮咚 Mini2(右)使用 6 阵列方案 什阵列? ? 主要因为唤醒率是根据周围外部环境的因素和构型,再考虑环境的影响会导致实际到的唤醒率效果不一样,这就要求在实际评估唤醒率的时候,需要综合考虑外部所有的因素来进行评估。 ,课堂等噪音较少的场景可以使用,户外情况下可用于耳机,手环等穿戴设备,3 米内抗干扰,安静环境下交互距离可达 5 到 10 米;可以满足智能音箱,陪伴机器人在较大音量播放音频内容时的打断效果;实际的评过程中应尽量采用真实使用场景下的体验和 ,避免在办公室等外界干扰较大的环境或混响大(玻璃较多)的环境中进行

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    令人激动的语音UI背后

    图1: 用小型、中型和大型算法模型每小时误唤醒,左边更严格,右边更宽松 在量噪声唤醒算法的性能时,研究表明,在环境噪音的存在下,决定唤醒识别率的主要因素是在量的信噪比(SNR)。" 信号"表示人的声音对着的声音有多大,而"噪音"是背景噪音的水平。 在中,使用"babble"噪音来模拟家庭中典型的噪音和波形。 声音水平固定在60 dBa, 量的和漫反射场噪音的水平是不同的,如图3所示。 ? 图3: 矩阵显示波达方向的结果。 图5: 4个房间中的回声消除 当扬声器以线性方式执行时,AEC 算法的性能更好。 如果扬声器在很大的程度上表现出失真,那将产生失真谐波,而 AEC 将不会认识到这些是原反射,因此不能取消它们。 重要的是要量整个系统,包括扬声器和。 仅仅量扬声器的声学输出是不够的,因为用于许多语音UI产品的外壳可以直接从扬声器传到上。 考虑下一页图7所示的图。

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    JavaScript的语音识别

    比如您的用户不用点鼠标,仅仅通过电脑或者手机的发布命令,比如"下拉到页面底部”,或者“跳转到下一页”,您的网站就会执行对应命令。听起来很酷对? 下面就跟着我一起做一个Hello World应用吧,看看您通过说话的声音是如何被这个JavaScript库文件识别到的。 新建一个html文件,将下面的代码复制进去。 annyang.addCommands(commands); annyang.addCommands(commands2); annyang.start(); } </script> </html> 我用的是 [1240] 第二处是一个小的图标,点击之后,可以设置允许或者禁止。我们当然是要选择允许啦,否则如何接受语音输入呢? [1240] 如果您的笔记本电脑本身也有,可以从这个下拉菜单里选择用笔记本自带的,还是用外接的。我用的是后者。 [1240] 现在可以了。

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    JavaScript的语音识别

    比如您的用户不用点鼠标,仅仅通过电脑或者手机的发布命令,比如”下拉到页面底部”,或者“跳转到下一页”,您的网站就会执行对应命令。听起来很酷对? 下面就跟着我一起做一个Hello World应用吧,看看您通过说话的声音是如何被这个JavaScript库文件识别到的。 新建一个html文件,将下面的代码复制进去。 annyang.addCommands(commands); annyang.addCommands(commands2); annyang.start(); } </script> </html> 我用的是 第二处是一个小的图标,点击之后,可以设置允许或者禁止。我们当然是要选择允许啦,否则如何接受语音输入呢? ? 如果您的笔记本电脑本身也有,可以从这个下拉菜单里选择用笔记本自带的,还是用外接的。我用的是后者。 ? 现在可以了。 ?

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    机器学习的「反噬」:当 ML 用于密码破解,成功率竟然这高!

    图 12:精度 不过鉴于任务的复杂性,1.5% 字级精度也不算差,不过作者也思考了提高精度的一些方法。 样提高预精度呢? 首先,作者对结果中个别的误差进行了分析。 图 18 显示了与键盘之间按一定比例绘制的按键位置。 ? 图 18:和按键位置按比例绘制的键盘 图 19 显示了一些示例字母在数字化键盘上的错误类比图。 图 21:误差相关的直方图 但是的位置是否也是误差的来源之一呢?误差与按键离的距离有关吗? 图 22:位置与误差之间关系的直方图 从图中,我们可以发现误差与按键离的位置之间并没有很强的相关性,这也可以证明误差与位置基本是无关的。 不过通过图 22 展示的结果,作者也发现一个非常重要信息,即一个人可以把放在任何地方监听击键,然后进行黑客攻击。这一发现确实令人毛骨悚然!

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    嵌入式软件中如何验证的好坏?

    实现项目量产过程中,要一些外设,比如智能音箱的的步骤比较复杂,比如验证的一致性,降噪算法等等,这里只是初步验证下的好坏,验证的好坏无非就是录音,然后查看录音文件数据 xxx.wav -D, --device=NAME select PCM by name 这里选择声卡0,设备3进行录音 -c, --channels=# channels 4个 通道 -f, --format=FORMAT sample format (case insensitive) -r, --rate=# sample rate 查看4个的录音数据

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      测试服务 (WeTest )包括标准兼容测试、专家兼容测试、手游安全测试、远程调试等多款产品,服务于海量腾讯精品游戏,涵盖兼容测试、压力测试、性能测试、安全测试、远程调试等多个方向,立体化安全防护体系,保卫您的信息安全……

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