该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼如果有需要在应用中集成声纹识别功能或服务，用于用户身份鉴权或登录认证等用途的，下面介绍一下利用灵犀云语音平台的SDK(android)实现声纹识别的方法：与指纹一样，声纹也是一种独一无二的生理特征，可以用来鉴别用户的身份。声纹密码的使用包括以下过程：1. 初始化创建用户语音配置对象后才可以使用声纹服务，建议在程序入口处调用。[java]//将“
声纹识别由三部分组成：特征，模型，得分。特征方面：MFCC/PLP/FBank等短时频谱特征；D-vector (谷歌2014年提的）Deep feature / Bottleneck feature /Tandem feature (三者不是并行关系，可以搜关键词查看相关论文）模型方面：GMM-UBMJFA （Joint Factor Analysis）GMM-UBM i-vectorSuper
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2024-08-09 08:24:39
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走出实验室的声纹识别技术因其广阔的应用场景和价值，从特定领域到民用领域，在国内外正迎来第一波商用化浪潮。 而与此同时，关于声纹识别技术研究的成熟度以及安全可靠性，一直是应用领域讨论的重点，快商通基于时下声纹识别技术研究的前沿观点，总结出五大发展趋势：1 声纹识别研究朝着深度学习和端到端方向发展语音作为语言的声音表现形式，不仅包含了语言语义信息，同时也传达了说话人语种、性别、年龄、情感、信道、嗓音、
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2024-01-08 22:35:49
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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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大家好，我是小 G。最近，在由声网 Agora 举办的 RTC 编程挑战赛春季赛中，有一支叫竹辩的队伍基于 Agora SDK 开发了一个专用于网络辩论的系统。项目发起者于卓浩与在伯明翰大学就读的王嘉维，还引入了机器学习算法进行声纹、人脸识别，以防止有人冒名顶替上场辩论。同时，他们还利用了微软的情绪识别接口，来判断参赛者的情绪与表现。这个作品现在已经开源在 GitHub：https://githu
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2023-10-11 23:56:54
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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
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2024-01-20 06:26:30
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❤️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
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2023-11-30 18:26:17
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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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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
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2024-01-25 21:09:52
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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
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2024-07-19 14:21:43
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## 声纹识别模块：使用Python进行语音识别
声纹识别是一种通过分析人的语音特征来识别和验证个体身份的技术。这项技术在安全验证、犯罪调查、智能语音助手等领域具有广泛的应用。本文将介绍如何使用Python语言进行声纹识别，并提供相关代码示例。
### 概述
声纹识别模块是一个Python库，用于处理语音信号并提取特征，以进行声纹识别。该模块可以用于训练声纹模型、进行声纹识别和验证，并提供了
原创
2023-09-12 03:31:21
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随着深度学习技术的升级与产业的发展，智能语音交互已成为了我们日常生活中一个重要的组成部分，并广泛应用在地图导航播报、智能客服回访、手机语音输入以及各类智能助手等应用场景中，可以说语音已成为了人与机器之间交流的重要桥梁。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
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2024-01-10 18:10:38
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这里写目录标题一、前言二、语言模型组件1、MitieNLP2、SpacyNLP三、分词器1、WhitespaceTokenizer2、JiebaTokenizer3、MitieTokenizer4、SpacyTokenizer5、自定义分词器 一、前言RASA在处理对话时，整体流程是pipeline结构，自然语言理解（NLU）、对话状态追踪（DST）以及对话策略学习（DPL）一系列流程处理下来，
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2024-06-14 22:28:42
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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
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2024-08-09 08:21:57
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**探秘身份认证利器——声纹识别！ **声纹识别神秘面纱在这个移动互联网大行其道的年代，人们不用互相见面就可以完成很多事情，比如社交、购物、网上开店、金融交易等等，但是如何验证身份变成了人和人在不见面的情况下最难的事情。传统的解决方案就是密码或者秘钥，它需要你记住或者存起来，容易忘又容易丢，还容易被黑客利用各种手段攻击。有多少人使用“123456“这种简单密码在网络上行走，他们就是黑客们最喜欢的目
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
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2023-12-17 16:07:46
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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
前言本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。环境准备主要介绍libsora，PyAudio，pydub的安装，其他的依赖包根据需要自行安装。Python 3.7Tens
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2024-01-06 09:19:36
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ASV-Subtools简介近年来，随着深度学习的快速发展，简单易用、性能稳定、开发高效的深度学习框架越来越被科研和工业界人员所需要。其中，TensorFlow和Pytorch则是目前深度学习的主流框架。为了方便进行声纹识别技术相关的研究，厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）团队经过近两年的开发，基于Kaldi和PyTorch推出了一套高效、易于开发扩展的声纹识别开源工具—ASV-Subt
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2024-08-09 17:13:31
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今天非常荣幸有机会在Speechhome语音技术研讨会上分享我们团队在开源项目上的一些工作。今天我分享的主题是声纹识别开源工具ASV-Subtools。今天我分享的主要有5个部分的内容，分别是背景介绍、工具介绍、实验结果、Subtools工程化、总结与展望。其中Subtools工程化是我这次报告的一个重点，近期我们开源了Subtools工程化的，该模块可以快速的将PyTorch训练的模型进行C++
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2024-04-29 15:34:47
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