声纹： voiceprint. 可以将一个人的声音 与 其他人的声音区分开来 的特征
属于音频处理技术
生物特征识别技术分为：生理特征和行为特征生理特征：指纹、DNA、人脸、视网膜行为特征：声纹、笔迹、步态模板匹配方法基于时频谱的人工鉴别法对应的文字内容一致，文本相关的声纹识别文本无关的声纹识别从人工到算法（模板匹配法）一段时频谱，可以被视为 1个 F * T 的二维矩阵 S。
其元素S(f,t)
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2023-07-12 15:04:32
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声纹识别的模式识别方法2011/01/05对于模式识别，有以下几大类方法：模板匹配方法：利用动态时间弯折(DTW)以对准训练和测试特征序列，主要用于固定词组的应用(通常为文本相关任务)；最近邻方法：训练时保留所有特征矢量，识别时对每个矢量都找到训练矢量中最近的K个，据此进行识别，通常模型存储和相似计算的量都很大；神经网络方法：有很多种形式，如多层感知、径向基函数(RBF)等，可以显式训练以区分说话
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。从直觉上来说，声纹虽然不像人脸、指纹的个体差异那样直观可见，但由于每个人的声道、口腔和鼻腔也具有个体的差异性，因此反映到声音上也具有差异性。如果说将口腔看作声音的发射器，那作为接收器的人耳生来也具备辨别声音的能力。 最直观的是当我们打电话给家里的时候，通过一声“喂？”就能准确地分辨出接电话的是爸妈或是兄弟姐妹，这种语音中承载的说
背景： 说话人识别过程主要有三个模块,分别为:特征提取,模型训练以及模式匹配与判决。训练模块的内容是:从说话人提供的若干语音中 提取能反映个性的特征,并为其建立说话人模型,等待识别模块调用;识别模块的内容是:提取 待测语音特征并判断待测语音的身份。 GMM(高斯混合模型)–用多个高斯概率密度函数的加权可以平滑的逼近任意形状的概率密度函数，对实际数据有极强的表现力。GMM规模越庞大，表征力越强，但
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2023-10-07 14:30:18
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转载自声纹识别绪论前言指纹信息、人脸信息和声纹（voice-print）信息作为人体固有的生物信息，是智能电子设备私有化部署及辅助辨认个体的媒介。目前，指纹和（3D）人脸作为智能电子设备解锁信息已经成功商用，典型的如智能手机、人脸打卡系统等。声纹因为其变化性较前两者强，如感冒和外界环境声音干扰，商用化步伐不如前两者。据悉，目前声纹满足安全性级别、作为个体生物信息解锁和认证媒介的应用是在金融领域——
1. 声纹识别类型说话人识别(Speaker identification)–确定测试说话人与注册说话人中的哪个匹配说话人验证(Speaker verification)–确定测试说话人是否与特定说话人匹配说话人分离(Speaker diarization)-“说话人何时说话”细分并标记说话人的连续录音依赖于文本(Text dependent)–对于说话者识别和验证，测试说话者是否按照规
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2023-09-22 09:40:27
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论文： X-VECTORS: ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR SPEAKER RECOGNITION思想： X-VECTORS是当前声纹识别领域主流的baseline模型框架，得益于其网络中的statistics pooling层，X-VECTORS可接受任意长度的输入，转化为固定长度的特征表达；此外，在训练中引入了包含噪声和混响在内的数据增强策略，使得模型对于噪声和混响等
姓名：李沂配 19021210904【嵌牛导读】：声纹识别和语音识别在原理上一样，都是通过对采集到的语音信号进行分析和处理，提取相应的特征或建立相应的模型，然后据此做出判断。但二者的根本目的，提取的特征、建立的模型是不一样的。声纹识别不注重语音信号的语义，而是从语音信号中提取个人声纹特征，挖掘出包含在语音信号中的个性因素。【嵌牛鼻子】：语音 声纹
❤️作者主页：IT技术分享社区❤️作者简介：大家好,我是IT技术分享社区的博主，从事C#、Java开发九年，对数据库、C#、Java、前端、运维、电脑技巧等经验丰富。❤️个人荣誉： 数据库领域优质创作者?，华为云享专家?，阿里云专家博主? ❤️好文章点赞 ? 收藏 ⭐养成习惯目录1、声纹识别技术的概念2、声纹识别技术的流程3、声纹识别目前的障碍4、声纹识别的应用场景5、声纹识别
1. 基础概念声纹(Voiceprint)，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。现代科学研究表明，声纹不仅具有特定性，而且有相对稳定性的特点。成年以后，人的声音可保持长期相对稳定不变。实验证明，无论讲话者是故意模仿他人声音和语气，还是耳语轻声讲话，即使模仿得惟妙惟肖，其声纹却始终不相同。2. 核心技术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。最关键
声纹识别-1.绪论前言指纹信息、人脸信息和声纹（voice-print）信息作为人体固有的生物信息，是智能电子设备私有化部署及辅助辨认个体的媒介。目前，指纹和（3D）人脸作为智能电子设备解锁信息已经成功商用，典型的如智能手机、人脸打卡系统等。声纹因为其变化性较前两者强，如感冒和外界环境声音干扰，商用化步伐不如前两者。据悉，目前声纹满足安全性级别、作为个体生物信息解锁和认证媒介的应用是在金融领域——
论文： Deep Speaker: an End-to-End Neural Speaker Embedding System思想： Deep Speaker是百度提出的一种端到端的说话人编码方法。该方法采样ResCNN或GRU进行帧级别的特征提取，然后时间平均层将输入序列帧级别的特征转化为句子级别的特征表达，彷射变换层将编码映射到指定维度，长度归一化层输出便于cosine相似度计算；模型预训
说话人识别（Speaker Recognition，SR），又称声纹识别（Voiceprint Recognition,VPR），顾名思义，即通过声音来识别出来“谁在说话”。语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是通过声音识别出来“在说什么”。为了方便区分，文中称之为声纹识别VPR。传统的VPR多是采用MFCC特征以及GMM模型框架，也取得了非常优秀的结果，不
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2023-11-04 21:43:43
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疫情防控期间，人人都带起了口罩，这对人脸识别带来了不小的挑战。而指纹识别，也因为接触传播病毒的风险变得不安全起来。相比之下，声纹识别技术以其安全性与便捷性，成为身份认证方式强有力的武器。声音通过空气传播途径，不受口罩的影响，用户也无需接触设备终端，能有效避免疫情情况下的病毒传染风险。声纹，就是对语音中所蕴含的、能表征和标识说话人的语音特征，以及基于这些特征（参数）所建立的语音模型的总称。声纹是可用
声纹识别：声纹技术的核心声纹技术是其他技术的基础。声纹分割聚类技术、基于声纹的语音合成、人声分离、语音活动检查
声纹识别模型既可以是事先训练好的 pre-trained ,也可以是联合训练 joint training得到的。
声音识别：说话人是被。 voice recognition speaker recognition voiceprint recognition talker recog
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2023-08-29 17:51:07
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论文： Self-Attentive Speaker Embeddings for Text-Independent Speaker Verification思想： 本文主要是对x-vector的统计池化结构进行改进，引入self-attention机制，得到带权重的均值和标准方差，这样一方面可以学习时序特征的重要性，另一方面可以有效降低噪声和静音等干扰，因而取得了比之x-vector更好的效
声纹识别，也就是说话人识别，利用计算机识别说话人的身份ID，相当于说话人的身份证一样的标识。通过建立声纹识别系统模型，通过数据训练，更新参数计算，最后确立一个比较不错的模型。但是语音数据的标签如果纯靠人工的
目录：http://aias.top/音频搜索 - 声纹搜索声纹识别所谓声纹(Voiceprint)，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程， 人在讲话时使用的发声器官--舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大，所以任何两个人的声纹图谱都有差异。 声纹识别(Voiceprint Recognition, VPR
kaldi 声纹识别系统（2）代码解读：基于x-vector预备知识：常用术语文件脚本名称和文件夹名run.pl0. 流程控制：总成 run.sh0.1 通用流程0.2 基于 x-vector 的 run.sh （子流程控制）提取 mfcc 特征compute the energy-based VADapply CMVNcreate training examplesCompute the me
原标题：语音支付，银行的声纹识别与声纹鉴定近日，人民网官方微博表示：声纹识别已用于部分银行。开启声纹验证，只要说出随机动态码，就能进行转账、支付等交易。专家：每个人说话时的短时频谱、声源等都有差异。声纹像指纹一样具有唯一性和独特性。声纹识别准确率超过99%。可是众多网友仍然担心，声音如果被模仿，银行设备误判了怎么办?如果遇到这种情况，就需要做“语音同一性认定”，即对检材(未知说话人和不确定说话人)
