深度学习文章一般用EER(Equal Error Rate)等错误概率作为衡量分类器的一个客观标准，博文ROC曲线解释了如何计算EER。
在奥地利召开的机器语音国际顶会 InterSpeech 2019 上，国际声纹识别权威竞赛 VoxCeleb Speaker Recognition Challenge（VoxSRC）公布最新结果，依图科技大幅领先海内外多支强队获得冠军，再次展示了世界级人工智能算法实力。
Link: https://www.journals.uchicago.edu/doi/full/10.1086/678125
选自Baidu.Research 作者：Chao Li、Ajay Kannan 和 Zhenyao Zhu 机器之心编译 参与：吴攀 对话常常涉及到多个说话人，在这样的场景中，机器需要具备识别不同说话人的能力才能发挥更大的价值。近日，百度的一篇论文提出一种新的端到端的基于神经网络的说话人识别系统 Deep Speaker，实验表明该系统显著优于之前的基于 DNN 的 i-vector 方法。今天早些时候，百度发布了一篇技术博客对这项研究进行了解读，机器之心对本文进行了编译介绍，论文原文请访问：https:/
机器之心报道 作者：邱陆陆 声纹识别技术在谷歌的诸多产品中有着重要应用。除了安卓手机目前所独有的声纹解锁功能外，谷歌的家庭语音助手 Google Home 也能通过声纹识别支持多用户模式，从而针对不同用户提供个性化服务。当你向 Google Home 查询自己的日程时，Google Home 会根据声纹判断出是你，而非其他也可能使用该设备的家庭成员在进行查询，并从你的日历中提取数据。这种多用户模式，是 Amazon Echo 等其他同类语音助手产品所不具有的。 近日，谷歌在 arXiv 上发布了三篇论文，详
在本文中，我们研究深度神经网络（DNNs）在小型文本相关的说话者验证任务的应用。在开发阶段，DNN经过训练，可以在帧级别对说话人进行分类。在说话人录入阶段，使用训练好的的DNN用于提取来自最后隐藏层的语音特征。这些说话人特征或平均值，d-vector，用作说话人特征模型。在评估阶段，为每个话语提取d-vector与录入的说话人模型相比较，进行验证。实验结果表明基于DNN的说话人验证与常用的i-vector相比，系统在一个小的声音文本相关的说话人验证任务实现了良好的性能表现。此外，基于DNN的系统对添加的噪声更加稳健，并且在低错误拒绝操作点上优于i-vector系统。最后，组合系统在进行安静和嘈杂的条件分别优于i-vector系统以14％和25％的相对错误率（EER）。
瑞士Idiap研究所的科学家，用GAN给300多段视频换脸，然后测试了两套先进的人脸识别系统：一个基于VGG，一个基于Facenet。
论文链接：https://www.researchgate.net/publication/353652910_Dynamic_Multi-scale_Convolution_for_Dialect_Identification
view.html www.golangweb.com {{.Title |html}} {{printf "%s" .Body |html}} [edit] edit.html Editing {{.Title |html}} <form action="/save/{{.Title |html}}" method="PO
[edit]
杭州电子科技大学脑机协同智能重点实验室孔万增教授团队最新研究成果“Disentangled Adversarial Generalization Network for cross-session Task-independent Brainprint Recognition”发表在学术期刊《IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems》上。
完成EER图的编辑后，执行菜单栏【File】→【Export】→【Forward Engineer SQL CREATE Script】命令导出SQL。输入存储位置与文件名，点击【Next】。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦！
人机交互的活体检测方法需要通过对人脸做出实时响应来判断是否为活体，通常采用的方法有脸部姿态和读取指定数字等。
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。两个团队分别是港科和约翰霍普金斯大学(Daniel povey)；以及东京工业大学
在今天这个数字技术迅速发展的时代，说话人识别技术（声纹技术）逐渐成为了身份验证、安全检查和个性化服务等领域的重要工具。随着需求的增加，这项技术也在不断进化，以适应更复杂的应用场景。最新的进展之一便是CAM++模型，这是一个基于密集连接时延神经网络的说话人识别模型，旨在提供更高的准确性和更快的推理速度。
Biometric authentication is certainly starting to get the attention of the general public. Announcements like the revelation this past fall that over 1 billion stolen passwords had been amassed by a Russian crime ring underscore the fact that the current security systems are flawed, and that new approaches to security are necessary. There is a growing consensus in government and industry (and often confirmed in Hollywood) that biometric approaches are the best path forward. The push by Apple and Samsung to make fingerprint authentication available in their devices is among the most visible applications of biometrics.
新智元编译 来源：futurism、acm 编译：克雷格 【新智元导读】过年你的手机有没有被熊孩子抢走玩游戏？这个问题将来可能被算法攻破。由南卡罗来纳大学和中国浙江大学的研究人员开发的新软件（iCare）使用了一种算法，用于测量用户与移动设备的互动，并可以可靠地分辨出用户是成人还是小孩。 闪亮的手机屏幕能够安抚哭闹的孩子，然而，21世纪的父母必须权衡儿童使用手机的利弊，防止他们沉迷王者荣耀、“吃鸡”游戏或者不知不觉地在淘宝、亚马逊上购买玩具。 幸运的是，由南卡罗来纳大学和中国浙江大学的研究人员开发的
1. 用字符数组value创建一个String对象 方法： public String(char[] value) 案例： char[] value ={"a","b","c","d"}; String str = new String(value); //相当于String str = newString("abcd") 2. 用字符数组以x开始的n个字符创建一个String对象 方法： public String(char chars[], int x, int n) 案例： char[] val
Code： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt datas = np.array([[i*0.1,int((i*0.1>0.55)) or i*0.1 == 0.4 ] for i in range(0,10)]) np.random.shuffle(datas) print(datas) def get_far(labelFalse_predictTrue,labelTrue_predictTrue): far = labelF
飞桨语音模型库PaddleSpeech，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音交互能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！
个人习惯用MySQL workbench EER数据建模，然后生成SQL语句到数据库中执行，这样表之间的关系比较直观。
上一篇文章里简单介绍了AI产品经理需要具备的能力和对数据、算法需要理解的程度。本篇计划介绍一下机器学习的实际训练过程，来进一步的理解AI产品在日常工作中需要关注的内容。现简单的将训练流程划分为：定位要解决的任务类型 -> 选择合适的算法模型 -> 准备数据集 -> 训练模型 -> 调整参数 -> 模型评估及验收。
度量学习（Metric Learning），也称距离度量学习(Distance Metric Learning，DML) 属于机器学习的一种。其本质就是相似度的学习，也可以认为距离学习。因为在一定条件下，相似度和距离可以相互转换。比如在空间坐标的两条向量，既可以用余弦相似度的大小，也可以使用欧式距离的远近来衡量相似程度。
目前，对于恶意流量的识别，基于机器学习的检测技术愈发成熟。然而在高吞吐量的网络中，它对于流量特征提取的效率低，检测精确度低，不能实现实时检测。且由于攻击者在流量中注入了噪声，导致包级特征和流级特征不再适用，因此传统的机器学习技术不再可行。
选自arXiv 作者：Kaidi Cao等 机器之心编译 参与：李诗萌、白妤昕、思源 由于类别样本不均衡，人脸检测只在正脸识别上有优秀的表现，它们很难识别侧脸样本。近日，香港中文大学和商汤科技等研究者提出了一种在深度表示空间中通过等变映射在正脸和侧脸间建立联系的方法，该方法的计算开销较少，但可以大大提升侧脸识别效果。 引言 深度学习的出现大大推动了人脸识别的发展。而人脸识别的焦点倾向于以正脸附近为中心，然而在不受限的环境中进行人脸识别，并不能保证其结果。尽管人类从正面识别侧面的表现只比从正面识别正面的表现差
AI 参与的语音世界真神奇，既可以将一个人的语音换成任何其他人的语音，也可以与动物之间的语音互换。
我们可以用a缩放（W，b）得到（aW, ab），最终使所有支持向量X0上，有|WTX0+ b| = 1，那么非支持向量上，|WTX0+ b| >1，从而得证限制条件
[root@ha1 sungrow]# cd /soft/hbase-1.1.10/bin [root@ha1 bin]# hbase shell
不是说抽烟喝酒多了牙齿变黄这类的变化。而是说，相较于其他类型的面部整容或重建手术，对牙齿进行的手术干预频率会更高。
“网络空间身份认证”事关新时代的国家安全、经济安全、社会稳定、民众福祉等，这其中包括五个方面：
【1】 Keep it green, simple and socially fair: a choice experiment on prosumers' preferences for peer to peer electricity trading in the Netherlands 标题：保持绿色、简单和社会公平：荷兰消费者对点对点电力交易偏好的选择实验 链接：https://arxiv.org/abs/2109.02452
最近生产发现有一个sql语句运行耗时达5000多秒。 抓出来sql_id一看,sql倒不是一个很长的语句。结构也很简单。如下。 select company_code, sap_company_id from data_company_code where company_code not in (SELECT distinct l9_company_code FROM detailed_data_info_v a, refund_request b
Update！H5支持摘要折叠，体验更佳！点击阅读原文访问arxivdaily.com，涵盖CS|物理|数学|经济|统计|金融|生物|电气领域，更有搜索、收藏等功能！ q-fin金融，共计4篇 cs.
作为一个程序猿（又或者是程序媛），出来闯荡江湖，没有几种必杀技在手，那是肯定无法赢得江湖名声的.
本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法，使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对应项目中的AAMLoss，对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接，除此之外，还支持AMLoss、ARMLoss、CELoss等多种损失函数。
TSSV-面向硬件设备和应用的嵌入式的和简单的安全验证(Secure Authentication)技术。
【1】 Robust Decisions for Heterogeneous Agents via Certainty Equivalents 标题：基于确定性等价的异构Agent鲁棒决策
三九四九冰上走，数九寒天是一年中最寒冷的日子，特别是今年，南方大部分地区都下了大雪，这可冻坏了没有暖气的南方宝宝！其实今年最苦B的还不是南方，而是河北的宝宝们，原因大家都懂的。无论南方还是河北，所有挨冻的宝宝们，各显神通使出了浑身解数，电暖气、暖手宝、空调等等各种取暖设施齐上阵，只为在这数九寒天里得到那一丝温暖。问题来了，一看电表，蹦字飞快，白华华的银子随之而去，尽管房间温度起来了，但宝宝们的小心脏啊！拔凉拔凉的！如何才能省钱又暖和？今天老师就从一年四季说起，说说这数九寒天为嘛这么冷，再给宝宝们讲
注意：题目中出现的链接需要替换后才能访问redpacket.kaaass.net=>redpacket.kaaass.net/archived/2018/。
AI 科技评论按：由腾讯优图主办，腾讯云、腾讯 Ai Lab 和极客邦协办，主题为「智变未来-浅谈人工智能技术应用与实践」的技术沙龙活动 3 月 23 日在北京举办，沙龙上来自腾讯、intel 的五位嘉宾就技术、产品、实践和应用等 Ai 话题展开分享。
本文详细列举一些谱特征的公式定义，做业务的时候，再也不用为脑海里捉襟见肘的特征发愁了！！！
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持续上涨。
【1】 Optimal transport for model calibration 标题：用于模型校准的最优运输
【1】 European option pricing under generalized fractional Brownian motion 标题：广义分数布朗运动下的欧式期权定价 链接：https://arxiv.org/abs/2108.12042
【1】 Multivariate Realized Volatility Forecasting with Graph Neural Network 标题：基于图神经网络的多变量已实现波动率预测 链接：https://arxiv.org/abs/2112.09015
前言 五一回家又断更了一个放假时间了~~~ 只有光头才能变强 回顾前面： ThreadLocal就是这么简单 多线程三分钟就可以入个门了！ 多线程基础必要知识点！看了学习多线程事半功倍 Java锁机制了解一下 AQS简简单单过一遍 Lock锁子类了解一下 之前花了点之间时间去搞多线程的基础知识了，难呀难呀难呀….打算还写一篇线程池的就暂时将多线程系列停止了… 今天中午在逛简书的时候发现一些大厂也会问Object对象里面有什么方法(也算是一个知识点吧)，Object我还没去认真复习过，于是这篇主要看看Obje
BERT地址：https://github.com/google-research/bert
【1】 Adapting GPT, GPT-2 and BERT Language Models for Speech Recognition 标题：采用GPT、GPT-2和BERT语言模型进行语音识别 链接：https://arxiv.org/abs/2108.07789
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
