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·EER计算画图

由图可以看出eer=0.2

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·评估指标EER(Equal Error Rate)介绍

·评估指标EER(Equal Error Rate)介绍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。 下面是对EER计算的简单介绍EER(平均错误概率)是一种生物识别安全系统算法,用于预先确定其错误接受率及其错误拒绝率的阈值。当速率相等时,公共值称为相等错误率。

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    依图科技声纹识别权威竞赛夺冠,智能语音再下一城

    依图团队(logicworld)在全球权威声纹识别竞赛 VoxSRC 2019夺冠,等错误率(EER)0.0098,大幅领先第二名。 声纹识别为什么难?声纹识别是一种通过声音判别说话人身份的技术。 算法的输出结果用等错误率(Equal Error Rate,EER)来衡量。EER 是衡量声纹识别算法系统综合性能的重要指标,EER 值越小,系统的性能就越好。----什么是EER、FAR、FRR? 等错误率(EER)是系统的误识率(FAR)和拒识率(FRR)相等时的错误率,即ROC曲线与45度角直线相交的点,是衡量声纹识别算法系统综合性能的重要指标。EER数值越小,系统性能越好。 依图团队以 0.0098 的 EER 值获得本届竞赛冠军,也是唯一将 EER 值降低到 0.01 以内的团队。 特别值得一提的是,这个结果比其他团队无约束数据集任务的结果更好(无约束数据集任务的冠军 EER 值为 0.0126)。 中国最好的就是全球最好的依图已经不是第一次在国际人工智能公开比赛中获得第一。

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    语音防欺骗中的数据增强技术研究

    我们的最佳单系统和融合方案在DF类别中均实现了最先进的性能,EER分别为15.46%和14.46%。我们用于LA任务的最佳系统将最佳基线EER降低了50%,最小t-DCF降低了16%。 single system and fusion scheme both achieve state-of-the-art performance in the DF category, with an EER Our best system for the LA task reduced the best baseline EER by 50% and the min t-DCF by 16%.

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    zeta多样性:基于发生率多样性的统一框架

    地方-效应关系(endemics-effort relationship,EER),用于量化地方性的程度和当地物种灭绝对栖息地丧失的敏感性。EER通常也被称为地方性特有物种的数量。 指数形式的EER同样会收敛到一个值(图3C),这个值为全球特有物种的数量。且当选择的样点数远远小于总样点数时,EER近似和采样量呈线性关系。幂律分布的EER随着样本数单调增加。3. 三行分别为SAC,EER,OFD。Zeta和beta多样性的关系用z1和z2就可以表示群落两两之间的beta多样性。

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    ·d-vector解读(Deep Neural Networks for Small Footprint Text-Dependent Speaker Verification)

    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)。1. 用于得分归一化的t-范数的EER结果始终比原始得分好得多。最小的i-向量系统包含大约540K参数并且用作我们的基线系统。 表1.具有不同数量的UBM高斯分量,i向量和LDA输出维度的i向量系统的EER结果的比较。?4.2. 如果没有maxout和dropout技术,训练有素的DNN的EER绝对差2%左右。 在隐藏层中将节点数增加到512并没有太大帮助,而将节点数减少到128会使得EER更差,为7.0%。 在EER性能方面,i d矢量系统分别在i-vector系统中击败相对,非常和嘈杂条件14%和25%。5.

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    学界 | 批训练、注意力模型及其声纹分割应用,谷歌三篇论文揭示其声纹识别技术原理

    即使用户只用一个唤醒词完成声纹注册,当用户使用另一个唤醒词时,声纹识别依然能做到极高的准确率(EER 分别为 2.30% 和 2.99%)。这是流行的语音助手产品中首次用单一声纹模型实现多唤醒词技术。 最后,通过结合多种注意力技术,模型能将声纹识别的错误率(EER)降低 14% 左右。 在这些优势下,使用该新型损失函数的模型能学到更好的模型,错误率(EER)降低超过 10%,在训练时间上减少了 60%。 最后,相比于非基于注意的 LSTM 模型,基于注意的模型能把我们声纹识别系统的错误率(EER)降低 14% 左右。论文:Speaker Diarization with LSTM?

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    业界 | 百度提出Deep Speaker:可用于端到端的大规模说话人识别

    比如,在一个独立于文本的数据集上,Deep Speaker 在说话人验证任务上达到了 1.83% 的等错误率(EER),并且还在有 100 个随机采样的候选者的说话人识别任务上得到了 92.58% 的准确度 相比于基于 DNN 的 i-vector 方法,Deep Speaker 的 EER 下降了 50%,准确度提高了 60%。? 当仅在普通话语音上训练时,Deep Speaker 在英语的验证和识别任务上分别实现了 5.57% 的 EER 和 88% 的准确度。 例如,在一个独立于文本的数据集上,Deep Speaker 将说话人验证的等错误率(EER)相对降低了 50%,把说话人识别的准确率相对提升了 60%。

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    你用Deepfakes给小电影换个脸,人脸识别AI也看不出来:95%萌混过关

    △ FRR是同人被误判为非同人的概率,越小越好,EER为FRR=FAR的点,亦越小越好 其他方法,就是单纯基于图像的了。 其中,表现最好的是把图像质量测量法 (Image Quality Measures) 和支持向量机 (Support Machine Vector) 结合在一起的方法:IQM+SVM,高清测试的EER只有 8.97%,低清测试的EER只有3.33%。

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    动态多尺度卷积网络结构,清华、快手联合提出语种识别新方法

    针对 2020 年东方语种识别 (OLR2020) 挑战赛的 AP20-OLR 语种识别任务,所提语种识别新方法取得了平均代价损失 (Cavg) 为 0.067,等误差率 (EER) 为 6.52% 的成绩 相比 OLR2020 挑战赛中的最优(SOTA,state-of-the-art)识别系统,所提语种识别新方法获得了 9% 的 Cavg 和 45% 的 EER 相对提升,而且模型参数减少了 91%,性能显著优于 OLR Challenge 2020 排行榜 No.1 (SOTA,state-of-the-art)识别系统相比,我们的模型仅使用 290 万个参数即可分别实现 9.2% 的 Cavg 和 45% 的 EER 该系统相比 top1 分别实现了 9% 的 Cavg 和 45% 的 EER 相对改进。3. 纵向对比表 3 显示在东方语种识别中语种 方言识别任务上的消融研究的性能。 该方案所有提出的模型在 EER 方面都要优于 OLR2020 挑战赛中 最先进系统。

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    MySQL建表语句转PostgreSQL建表语句全纪录

    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。像下面这样: 画图 ? 正向工程,生成DDL语句: ? 前两天接了个新需求,于是我依然使用MySQL workbench EER建模,结果好不容易建模完成了,却被告知这个项目用的数据库是PostgreSQL!

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    用脑电图也能做语音识别?新研究造福语音障碍者|一周AI最火论文

    包括VoxCeleb1和Speaker in The Wild,即SITW)来评估后,这一方法展现了先进的性能:与使用softmax交叉熵损失的基线相比,新方法降低了两个任务25-30%的相等误差率(EER ),取得了在VoxCeleb1测试集熵2.238%的EER和SITW核心测试集上2.761%的EER

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    声纹识别 | attention在声纹识别中的应用

    比较神奇的是i-vector经常作为一种baseline方案,居然有如此低的EER,文中给出的解释是NIST 2012数据集中的数据语音本身就比较长,我的理解是因为i-vector和gmm-ubm都属于概率统计模型 minDCF 不仅考虑了两类错误的不同代价,还考虑了两种测试情况的先验概率,比 EER 更合理。 两者会融合起来,DET曲线的横纵轴将FAR和FER转为对数度量,这时候曲线越靠近原点,说明系统的EER错误识别率越小,性能越好。? 两者会融合起来,DET曲线的横纵轴将FAR和FER转为对数度量,这时候曲线越靠近原点,说明系统的EER错误识别率越小,性能越好。?除了在模型上的评估。

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    CV学习笔记(二十九):交互式人脸活体检测

    常用的性能度量指标有错误拒绝率(FRR),错误接受率(FAR),等错误率(EER),、获取错误率和平均处理时间等。 由于单个FAR或FRR不能评估系统性能,所以一般我们把FRR和FAR相等时的错误率作系统的评估指标,称为等错误率EER.当EER值较小时,表示系统性能较高。

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    【AI防熊孩子抢手机】浙大开发算法软件,轻松识别儿童玩手机

    为了评估二元分类器的性能,我们选择常用的性能指标:ROC(AUC)曲线下的面积和相等的错误率(EER)。 EER是接受和拒绝误差相等时的速率,而这个值越低,分类者越好。结果:首先,我们将孩子的触摸数据分为两组,分成3至5岁的儿童和6至11岁的儿童两组。 随着我们将滑动次数增加到8次,EER本地收敛到3.0%。尽管数据集的有限大小不允许我们进一步增加滑动次数,但结果清楚地表明使用多次滑动可以提高准确性。

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    『深度应用』一文搞懂深度学习人脸识别模型开发流程

    使用编码模型得到所有特征向量根据测试对的特征向量计算相似度,可选余弦距离度欧式距离根据测试对的相似度与标签,设置合理阈值范围,分辨率取0.0001,遍历阈值计算 FAR(错误接受率)FRR(错误拒绝率),两者相等得到EER

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    深入理解SVM

    等错误率 (Equal Error Rate, EER)是两类错误FP和FN相等时候的错误率,可以直观的表示系统性能。对于不同的应用,判别模型好坏的标准不同。 可以用ROC曲线、EER、AUC,但不要单纯用识别率来判断,识别率高不代表性能就好(这是机器学习领域懂和不懂的人的一个区别)。SVM处理多类问题改造优化的目标函数和限制条件,使之能处理多类。

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    AI产品经理的入门必修课(2)——实战篇

    真返利的数据在“检测出猫”的任务中不会被算到准确率中,基于“检测出猫”这个任务的召回率和准确率的计算为:召回率TP(TP+FP)准确率TP(TP+FN)另外一种评估模型准确率的方法是观察ROC、AUC和EER EER为绿色线上的原点,值越小代表了模型的误差越小。?

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    String类12个常用的方法

    str1 = str.split(#);for (int i = 0; i < str1.length; i++) { System.out.println(str1); 输出结果是sgs jkc eer

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    CVPR 2018 | 新研究提出深度残差等价映射:由正脸加强侧脸识别效果

    等错误率(EER)如表所示,EER 值更低表示结果更好,加粗的是每一行中最好的结果。?

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