在智能家居领域,语音识别的热潮正悄然平息,声纹识别接替而上。 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)。 看到亚马逊的智能音箱销量如
# 声纹识别的实现指南:使用PyTorch 声纹识别是一种有趣且实用的技术,能够通过分析个体的声音特征来进行身份验证。在这篇文章中,我们将使用PyTorch来实现声纹识别。下面是我们将遵循的步骤流程。 ## 实现流程 | 步骤 | 任务描述 | |----------------|-------------------------
原创 9月前
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python声纹无声检测是一项与声音识别和处理相关的挑战。在实际应用中,由于环境噪声、设备灵敏度等因素,常常会出现无声或低音量情况,这直接影响了声纹识别的准确性。本文将分享如何实现“python声纹无声检测”的过程,帮助大家理解相关技术和实现方法。 ### 背景描述 在过去的几年里,声纹识别的应用场景不断增加,例如:身份验证、权限控制、智能助手等。根据研究,声纹识别的应用在2021年达到了新的高
# pytorch cnn声纹识别实现指南 ## 引言 在本篇文章中,我将教会你如何使用PyTorch实现声纹识别任务。声纹识别是一种通过分析个体的声音特征进行身份识别的技术。我们将使用卷积神经网络(CNN)来构建一个声纹识别模型。 ## 整体流程 下面是实现声纹识别的整体流程: ```mermaid journey title 实现声纹识别的步骤 section 数据预处理
原创 2023-09-10 07:37:42
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1 简介Chapter11 为肺癌检测项目初步设计了一个简单的三维卷积神经网络模型,用于候选结节的分类。这是一个二分类问题,输入是Chapter 10构建的三维数组,输出要么是结节,要么不是结节。几个可以借鉴思考的点:关于三维卷积神经网络的设计 由二维卷积模型到三维卷积模型,虽然只增加了一个维度,但参数量和设计的复杂度其实提升了很多。Pytorch中Conv.3d接受的数据输入格式为:,需要注意C
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
在调试bug中提高自己,送给所有调试bug迷茫的朋友们1.需要进行类型转换:RuntimeError: Found dtype Long but expected Float即发现dtype是Long,但是期待的是FloatRuntimeError: Found dtype Long but expected Float将得到的loss值进行类型转换 解决方法:loss = torch.
转载 2023-12-20 22:10:04
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目前,关于将在明年上半年到来的各品牌旗舰机型,陆续出现了爆料。其中,三星新一代S系列旗舰的相关消息更是在近日频繁出现。 虽然目前关于三星是否会在明年提前推出全新的Galaxy S21系列,暂时还没有确切的说法,但可以确定的是,随着发布时间的接近,其正在曝光越来越多的细节信息。 最新的爆料来自相关媒体报道,报道中提到,三星预计在全新的Galaxy S21系列中运行One UI
 智能家居 物联网  声纹开锁啥话不说,先上效果图: 前几天给客户做一个物联网的项目,完事后,自己觉得挺好玩,也花100多块钱买了一个8路的继电器模块,买了一个小锁头,我的初衷是要通过手机蓝牙信号控制锁头开关,继而打开房门,而手机蓝牙信号我想通过科大讯飞提供的语音api声纹识别来进行发送,综上所述,我就是要通过语音识别进自己的家门,而别人再怎么说都不会进得去。说干就干
转载 2024-04-22 12:33:53
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声纹识别,也称说话人识别,是一种通过声音判断说话人身份的技术。声纹识别可以分为说话人辨识(Speaker Identification, SI)和说话人确认(Speaker Verification, SV)。SI指将待测语音与已知集合内若干说话人比对,选取最为匹配的说话人;而SV指对于一个目标身份,判断一段未知语音是否来自于这个目标身份即可。因此,SI是一个1对多的判别问题,而SV实际是一个1对
可以将".sph"转换成".wav"格式文件SPHERE Conversion Tools | Linguistic Data ConsortiumThe Linguistic Data Consortium is an international non-profit supporting language-related education, research and technology d
转载 2024-01-29 11:21:28
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入门pytorch似乎不慢,写好dataloader和model就可以跑起来了,然而把模型搭好用起来时,却往往发觉自己的程序运行效率并不高,GPU使用率宛如舞动的妖精...忽高忽低,影响模型迭代不说,占着显存还浪费人家的计算资源hh 我最近就是遇到这个困难,花了一些精力给模型提速,这里总结一下(有些描述可能并不准确,但至少这些point可以借鉴hh,不妥之处恳请大家指正/补充啦)dataloade
目标检测是对图像中存在的目标进行定位和分类的过程。识别出的物体在图像中显示为边界框。一般的目标检测有两种方法:基于区域提议的和基于回归/分类的。在本章中,我们将使用一个名为YOLO的基于回归/分类的方法。YOLO-v3是该系列的其中一个版本,在精度方面比以前的(YOLOV1、YOLOV2)版本表现更好。因此,本章将重点介绍使用PyTorch开发的Yolo-v3。 在本章中,我们将学习如何实现YOL
目标检测(object detection)一、 介绍在图像分类任务中,我们假设图像中只有一个主要物体对象,我们只关注如何识别其类别。 然而,很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标,我们不仅想知道它们的类别,还想得到它们在图像中的具体位置。 在计算机视觉里,我们将这类任务称为目标检测(object detection)或目标识别(object recognition)。 目标检测所关注的问题:分类:
一、环境搭建当前:Windows10 + Anaconda3.61.1 创建PyTorch的虚拟环境打开Anaconda中的Anaconda Prompt那个黑框框,输入:#注意这里pytorch是自己设置的虚拟环境名称,可以随意取 conda create --name pytorch python=3.6之后输入y,创建pytorch虚拟环境。以下是一些常规命令:#进入到虚拟环境 activa
转载 2023-07-28 15:38:09
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最近做一个微信的口令红包的功能,准备都要投入使用了, 老板突然发愁,他说 现在的羊毛党这么猖狂,一不小心,10万的推广红包,会不会两天就挨刷完了? ….那我们能否做一个功能校验一下是否同一个人来领取红包,不就得了吗? 他一拍脑袋,接着说,Tom 你给我们做一个声纹识别吧!说干就干,在寻找 声纹识别服务商,发现什么科大讯飞,还什么BAT等许多大厂都没有支持Web端的,后来找到一个不知名的小厂。。具体
作为生物识别技术的一种,声纹识别是“低调”的,也是经受磨难较多的。 前段时间,OPPO意外上了热搜。 因为智能AI语音助手“小欧”的语音唤醒、解锁功能,用户花了5000元买了一部OPPO的手机。这事没让用户感到兴奋,反而有点恐慌。 根据指示,在录入声音后,应该只有声音的主人能够语音唤醒、解锁,而现在,在用户已经提前录入声音的前提下,他的朋友竟然也通过语音成功唤醒小欧,并解锁手机。 这其中究竟是哪
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——
睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台学习前言什么是SSD目标检测算法源码下载SSD实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、从特征获取预测结果3、预测结果的解码4、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理a、找到真实框对应的先验框b、真实框的编码2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss训练自己的SSD模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训
实现网络的前向传播第二部分中,我们实现了 YOLO 架构中使用的层。这部分,我们计划用 PyTorch 实现 YOLO 网络架构,这样我们就能生成给定图像的输出了。我们的目标是设计网络的前向传播。定义网络如前所述,我们使用 nn.Module 在 PyTorch 中构建自定义架构。这里,我们可以为检测器定义一个网络。在 darknet.py 文件中,我们添加了以下类别:class Darknet(
转载 2023-07-18 12:59:39
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