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，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
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
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——
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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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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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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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
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
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
声纹识别（Voiceprint Recognize），是一项根据语音波形所反映出来的说话人的生理和行为特征的语音参数，进而自动识别说话人身份的技术。
原创
2021-07-06 18:03:47
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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
❤️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
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
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
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——
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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声纹识别是生物识别的一种，就是把声音信号转化为电信号，再用计算机进行识别。2020年12月22日，由清华大学人工智能研究院听觉智能研究中心、ALLA-得意音通声纹技术联合实验室、中国电信股份有限公司研究院联合发布了《中国声纹识别产业发展白皮书2.0》,文中列举了声纹识别技术在未来的12大发展趋势。在疫情防控阶段，为有效阻断“人传人”的传播链，指纹打卡被大面积暂停，国务院大力提倡使用刷脸支付，也为声
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、
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
