介绍 上一篇博客留下了一些关于声纹识别的遗留问题：1、如何验证自己训练出的模型的实际效果（现场录音验证）。2、对于不在训练集的人，如何保存他的声纹，并识别。本文将对这两个问题进行讲解，对于基本原理和使用的网络的介绍可以看上一篇博客。如果乐意与我交流，文章后面有联系方式，随时欢迎。 第一个问题：如何验证自己训练出的模型的实际效果（现场录音验证） &nb
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
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2024-04-22 12:33:53
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# 声纹分割与Python实现
声纹分割是一项用于识别和分离音频中不同说话者声音的技术，它在语音识别、情感分析、智能助手等领域有着广泛的应用。通过声纹分割，我们可以更好地理解和处理人类的语音信息，从而提升各种语音处理系统的性能。本篇文章将探讨声纹分割的基本概念，并通过Python示例代码进行实现。
## 什么是声纹分割？
声纹分割是指将音频信号中不同说话者的声音进行识别和区分的过程。在多说话
原创
2024-08-17 05:32:36
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PLDA算法解释概念理解在声纹识别领域中，我们假设训练数据语音由I个说话人的语音组成，其中每个说话人有J段自己不同的语音。那么，我们定义第i个说话人的第j条语音为Xij。然后，根据因子分析，我们定义Xij的生成模型为： 这个模型可以看成两个部分：等号右边前两项只跟说话人有关而跟说话人的具体某一条语音无关，称为信号部分，这描述了说话人类间的差异；等号右边后两项描述了同一说话人的不同语音之间
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——由中国
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2023-08-31 21:11:52
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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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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”，是根据语音信号中的说话人个性信息来识别说话人身份的一项生物特征识别技术。便于比较，语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是通过声音识别出来“在说什么”。为了简便，后文统一称为VPR。传统的
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
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2024-01-05 16:14:04
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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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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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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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❤️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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这个博客就是把最具有代表性的资料记录下来,前提,我假设你知道啥是MFCC,啥是VAD,啥是CMVN了.说话人识别学习路径无非就是 GMM-UBM -> JFA -> Ivector-PLDA -> DNN embeddings -> E2E 首先 GMM-UBM, 最经典代表作: Speaker Verification Using Adapted Gaussia
搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音，声道的shape（形状？）决定了发出怎样的声音。声道的shape包括舌头，牙齿等。如果我们可以准确的知道这个形状，那么我们就可以对产生的音素phoneme进行准确的描述。声道的形状在语音短时功率谱的包络中显示出来。而MFCCs就是一种准确描述这个包络的一种特征。也就是说MFCC 最初的出现，是为了描述音频信号短时功率谱的包络， 而
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2024-09-18 15:28:19
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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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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
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2023-12-05 12:29:19
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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——
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2024-01-12 10:24:17
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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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1.声纹数据库与指纹库、DNA库类似，声纹库建设是一项有着重要实战价值的工作，具体表现在声纹特征具有非接触式采集的优点，和已有DNA库、指纹库相结合，可形成立体生物特征库，建成后直接为多警种服务，是利用高科技手段在侦破案件和诉讼活动中应用的一个新的增长点，将能有效提高公安机关侦查破案的效率和能力，成为落实科技强警的重要实践之一。声纹库建设过程为：基于标准的声纹信息采集流程，对被采集人员的声纹进行采
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2024-08-10 14:15:14
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