声纹锁的工作原理是什么？声纹识别技术原理是怎样的？声纹锁也是智能门锁的新兴品种。利用声纹识别技术进行开锁，在门锁中也开锁得到了应用。声纹锁和指纹锁有着异曲同工之妙，与指纹锁基于指纹识别技术不同的是，声纹锁是对于声音的技术识别，本文将为大家解释声纹锁识别的技术原理。
声纹识别最早是在40年代末由贝尔实验室开发，主要用于军事情报领域，随着该项技术的逐步发展，60年代末后期在美国的法医鉴定、法庭证据等领域都使用了该项技术，从1967年到现在，美国至少5000多个案件包括谋杀、强奸、敲诈勒索、走私毒品、赌博，政治腐败等都通过声纹识别技术提供了有效的线索和有力的证据。特别强调的是，声纹鉴别目前已经是公安部的标准，是可以作为证据进行鉴定的。
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。
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。
声纹识别（又称说话人识别）是从说话人发出的语音信号中提取声纹信息，并对说话人进行身份验证的一种生物识别技术。简单来说，声纹识别技术可以“确认说话人是谁”。我们说话的时候，每个人的发音器官、发音通道和发音习惯上都有个体差异，声纹识别技术就是为了识别出说话人之间的这些差异。需要注意的是，声纹识别不同于常见的语音识别 [1]：
本项目说是使用Keras，但使用的都是Tensorflow下的keras接口，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。
智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。 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处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让开发者轻松搞定产业级应用！ PaddleSpeech 自开源以来，就受到了开发者们的广泛关注，关注度持续上涨。
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 一位twitter博主借助DALL·E模型，成功给视频中的人物虚拟换装。 DALL·E 是 OpenAI 推出的文本转图像模型，生成效果奇幻且逼真。升级为 DALL·E 2 后，生成图像具有更高的分辨率和更低的延迟。值得注意的是，DALL·E 2 还添加了一个图像编辑功能，可以修改图像的部分区域，例如在下图中 3 的位置加一只柯基犬： 现在，twitter 用户 Karen X. Cheng 把 DALL·E 2 的这个编辑功能用在了视频换装上，我们看到视频中的女生在往前走
大家好，我是崔庆才。 想必大家在开发项目过程中可能或多或少用到语音识别、语音合成等相关技术，但又不知道哪家的服务好，而且有的收费还贼贵。尤其流式识别更是个难题。 今天我给大家推荐一个流式语音合成库，现在在 GitHub 上已经开源，而且已经斩获 3.1k star，效果很不错，同时这也是业界首个流式语音合成系统，推荐给大家试试。 具体详情大家可以了解下文哈，最后还有直播课，大家感兴趣欢迎扫码了解。 智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术
机器之心报道 编辑：张倩、泽南 你手机的下一个药丸，何必是药丸。 iPhone 14 系列，虽然没能再一次改变世界，但也有能冲热搜的新梗，比如化腐朽为神奇的灵动岛设计。 但在拿到期待已久的 iPhone14 Pro 之后，不少网友发现，传说中的灵动岛似乎并没有那么好用。 在苹果的官方宣传动画中，它看起来非常丝滑，可以根据不同的应用程序操作、提示、通知和活动内容的需要，自动改变大小和形状，担得起「灵动」二字。 苹果表示，灵动岛给用户带来与 iPhone 交互的全新方式，模糊了硬件和软件的界限，实时变化的焦点
AI科技评论按：近日，《最强大脑》第四季落下帷幕，凭借在人脸识别和图像检索方面的出色表现，百度人工智能机器人小度荣获“脑王” 称号。4月11日，百度以此为主题在北京举办了“第五届百度技术开放日”的活动。百度研究院院长、深度学习技术及应用国家工程实验室主任林元庆做了“最强大脑背后的技术”主题演讲，详细解释了小度在“脑王”对决中的台前幕后，涉及图像检索、声纹识别、人脸识别等方向。 随后林元庆还介绍了百度将在人工智能方面着重发力的方向及下一步的计划，AI科技评论总结如下： 将图像识别技术做到极致 完善声纹
「语音识别」已经跟随着手机语音助手和智能音箱的普及变成了普通人日常生活的一部分，然而尽管包括谷歌、微软在内的诸多公司纷纷宣称其模型可以在标准数据集上「词错率降低到 6% 以下」、「水平超过普通人」乃至「水平超过专业速记员」，但是真实的场景里有很多标准数据集上不会出现的情况：远场问题、鸡尾酒会问题、中英文夹杂问题等等，这些情况的存在导致现实生活中，语音识别模型的效果还远远达不到人类的期望，亟待解决的问题还有很多。
博文视点程序员读书节活动进行中，持续关注每日推送更多精彩活动享不停。 ◆ 广义上讲，所有可以区分每个人不同声音的特征，都可以称为「声纹」。由于这些特征的存在，声纹和指纹一样，衍生出各种实用的技术。 声纹技术中最为核心的一项便是声纹识别技术。和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。除了声纹识别之外，声纹技术也被广泛用于声纹分割聚类, 以及构建更为强大的语音识别、语音合成以及人声分离系统。 为了帮助大家更好的了解声
机动组声纹技术系列分享第2期 声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项，和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。 在10月19日的分享中，谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识，并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型，包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路，以及数据处理方面的相关话题。第一讲回顾：入门声纹技术（一）：音频基础与声纹识别。 但是许多人误以为声纹技术等价
生物识别技术，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
在众多生物识别技术中，除了早已使用多年的指纹识别、虹膜识别，近期兴起的人脸识别技术被用于公司打卡、软件系统登录、家庭或公共场所的安防等多个场景，而语音识别技术的用途更是广泛，机器人、智能家居产品、无人车等等。 随着相关算法的精进，以上生物识别技术的准确率已经可以与人类相媲美。而在这些识别技术愈加成熟之时，越来越多的人将目光放在另外一种生物识别技术上——声纹识别。 什么是声纹识别技术？ 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。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
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此之好，我们都意识了智能家居语音控制系统的前景之利好。不过，即使当前的语音识别技术已经基本上达到了人们所需要的标准，在智能家居语音控制系统之中，仍然有一些瑕疵的存在，比如在人声嘈杂的环境里，如何正确识别出用户发出的命令。 出于需求，声纹
现实生活中大家可能比较常见的是指纹识别，比较常见的使用场景有手机指纹识别、智能门指纹识别等方面，那么什么是声纹呢？
声纹识别技术是声纹技术中最为核心的一项，和指纹识别、人脸识别一样，声纹识别也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器能够从音频信号中识别出不同人说话的声音。 在10月19日的分享中，谷歌声纹识别与语言识别团队负责人王泉老师着重介绍了声纹识别技术以及相关的音频基础知识，并详细阐述深度学习时代最前沿的声纹识别模型，包括各种推理逻辑和损失函数的设计思路，以及数据处理方面的相关话题。 但是许多人误以为声纹技术等价于声纹识别，却不知道声纹技术还有着许多十分重要且有趣的其他应用。所以在「从算法到应
栏目简介：激荡六十年，人工智能已经起航。然而在未来面前，我们都还是孩子。究竟是“奇点临近”？还是泡沫行将破灭？为了解惑，《AI名人堂》将汇聚领航者智慧，和你一起探索前行的方向。
在奥地利召开的机器语音国际顶会 InterSpeech 2019 上，国际声纹识别权威竞赛 VoxCeleb Speaker Recognition Challenge（VoxSRC）公布最新结果，依图科技大幅领先海内外多支强队获得冠军，再次展示了世界级人工智能算法实力。
【新智元导读】《最强大脑》第四季最终回播出，百度人工智能机器人小度和人类一起问鼎“脑王”。小度在前两个环节（图像检索和人脸识别）表现优异，最后声纹识别项目挑战失败。成败背后的技术要点和难点是什么？本文为你带来最全解读。后附百度研究院院长林元庆对挑战赛技术原理、百度为何不做围棋AI、吴恩达走后百度人事架构的回答。 本季脑王共分三个环节，前两个环节人类选手和小度都参与了挑战（小度都成功了，两名人类选手都失败了），第三个环节则是小度和人类选手分别挑战不同的项目（结果小度失败，人类成功）。 最终结果：人类代表队和小
对任意一个领域的学习，如果有人可以指导你完成从基本概念、实践方法到系统认知的构建，你的职业发展将事半功倍。 声纹识别领域，现在就有这样一门课程刚刚上线。 什么是声纹识别？ 声纹识别（Speaker Recognition）是一门位于音频信号处理、生物信息学以及 AI 等领域交汇点的交叉学科。声纹识别技术既是声纹技术中最为核心的一项，也是生物特征识别技术的一种，该技术利用算法和神经网络模型，让机器从人们的语音信号中识别出说话人的身份信息。而随着 2014 年以来深度学习（DL）技术的发展，声纹识别技术进入全
人工智能技术对于传统产业的推进作用越来越凸显，极大提升了传统产品的商业价值。“听声识我，开口即播”长虹CHiQ5人工智能电视成为全球首款搭载声纹识别的人工智能电视，可以直接通过每个人说话的声音不同而区分目前使用电视用户是谁，从而实现内容的精准推荐。无需借助遥控和手机等智能设备，通过识别家庭成员的声纹来控制电视。语音助手配备海量语音库，使用语义模糊识别功能，即使说错片名也能自动识别出你想要的内容，但是当人们在观看某一节目的时候谈论提及其他电视节目名称，语音助手功能识别后当即转换到另一个节目影响正常节目的观看。但是在价格方面，55寸售价7597元，65寸售价13997元，75寸售价21997元，价格过高难以普及，但是也从侧面证明人工智能确实可以提升产品附加值。
机器之心报道 作者：邱陆陆 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 等其他同类语音助手产品所不具有的。 近日，谷歌在 arXiv 上发布了三篇论文，详
近日，NIST说话人识别技术评测 (Speaker Recognition Evaluation，SRE）正式公布榜单，芯片初创公司清微智能和清华大学等机构组成的联队，在Conversational Telephone Speech (CTS)和Multimedia两个任务上均取得全球前十，亚洲地区第一的好成绩。
本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
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，让开发者轻松搞定产业级应用！
【新智元导读】 2016年1月13日晚，百度人工智能代表“小度”与最强大脑选手孙亦廷在声纹识别上展开人机大战，最终双方战平。本文带来百度首席科学家吴恩达对百度声纹识别技术的全面解读，本次比赛百度使用了两个不同的算法模型：DNN-ivector 和基于端到端深度学习的说话人信息提取。另外，吴恩达还对深度学习当下的发展态势以及对抗生成网络进行了评论。 2016年1月13日晚，百度人工智能代表“小度”与最强大脑选手孙亦廷在声纹识别上展开人机大战，最终双方战平。在总比分上，小度凭借着上周险胜王峰，继续保持领先优势。
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
本章介绍如何使用Pytorch实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 这篇论文探讨了置换对称性（permutation symmetry）如何在 SGD 解决方案的线性模式连接中发挥重要作用。 深度学习能够取得如此成就，得益于其能够相对轻松地解决大规模非凸优化问题。尽管非凸优化是 NP 困难的，但一些简单的算法，通常是随机梯度下降（SGD）的变体，它们在实际拟合大型神经网络时表现出惊人的有效性。 本文中，来自华盛顿大学的多位学者撰文《 Git Re-Basin: Merging Models modulo Permutation Symmetr
日前，继在江苏卫视《最强大脑》第四季“人机大战”首轮任务跨年龄人脸识别竞赛中击败人类顶级选手后，在上周五晚上，百度的小度机器人再次在声纹识别任务上迎战名人堂选手——11岁的“听音神童”孙亦廷，双方最终以1:1打成平手。被称为“鬼才之眼”的水哥（王昱珩）宣布再度出山，将在下周的第三轮比赛中与“小度”在图像识别方面一决高下。 本轮题目规则为：从“千里眼”到“顺风耳”，节目组将第二场比赛范围划定在“听”的领域，策划出高难度选题《不能说的秘密》，由周杰伦化身出题人，从21位性别相同、年龄相仿、声线极为相似的专业合
作者 | 李通旭，刘乐 责编 | 何永灿 “声纹”作为一种典型的行为特征，相比其他生理特征在远程身份认证中具有先天的优势，文章介绍了声密保在远程身份认证中的应用，解析了一些在声纹识别准确率、时变问题和噪音问题等方面的技术难点和工程解决经验，最后针对远程身份认证的安全性问题，分享了得意音通在防录音闯入上的最新研究成果。希望对广大读者有所帮助。 声纹在远程身份认证中的应用 网络安全面临重大挑战 无线互联网以及智能手机的迅速发展，给人们日常生活带来极大便利的同时也带来了不容忽视的安全隐患，如何准确、迅速、安全地
如果说在上一轮人机大战的人脸识别对决中，由于小度对阵了并不擅长人脸识别的王峰，令比赛意义打了折扣，那么昨天进行的第二轮声音识别的人机大战，虽然最终只是战平，但对于AI 界的意义却似乎更大。 原因有两点：一、公认实力顶尖的对手；二、业界公认困难的比赛内容。 在对手上，此次迎战百度小度的是名人堂公认最擅长声音辨别的选手孙亦廷，他辨别声音细节的能力在名人堂无出其右，能通过水球从0~70米高空坠地破碎的声音，来准确辨别水球下落时的高度。这相当于在一根70米长的琴弦上拉奏任意位置，他都通过音高准确辨别拉弦的位置，甚至
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。不同的是本项目使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
如今，一部手机就可以解决支付问题，因此有越来越多的人出门不带钱包了。从密码付款到扫码付款，再到指纹付款。但是苹果在近日的新品发布会上展示的Face ID，使刷脸付款成为了热点话题。 但是大家有没有想过，如果你在超市购物付款的时候，既没有带钱包也没有带手机怎么办？近期，英国的一家超市就可以实现用户动动手指完成付款了！ 英国超市在全球首先实现通过静脉付款 据央视新闻报道，日前，英国伦敦布鲁内尔大学内的一家商店开始提供指静脉识别付款。说得简单一点，就是再对手指进行了相关设置之后，就能够动动手指轻松完成付款
机器之心报道 作者：张倩、小舟 在一篇 NeurIPS 2020 Spotlight 论文中，来自耶鲁大学等机构的研究者提出了一种新型优化器，可以像 Adam 一样快速收敛，准确率媲美 SGD ，还能稳定训练 GAN 。 最常用的深度学习优化器大致可分为自适应方法（如Adam）和加速方案（如带有动量的随机梯度下降（SGD））。与 SGD 相比，许多模型（如卷积神经网络）采用自适应方法通常收敛速度更快，但泛化效果却较差。对于生成对抗网络（GAN）这类的复杂情况，通常默认使用自适应方法，因为其具有稳定性。
这次分享介绍了在研究方面的一系列新的方法和改进，主要是语音识别，语音识别，声纹识别，以及TTS，在落地应用方面，语音识别中心为多个腾讯的产品有技术支持的输出，如腾讯听听和企鹅极光盒子，也在语义解析、语音控制、语音合成方面等方面，融合其他的合作伙伴的先进技术。
机器之心报道 编辑：蛋酱 从博士期间的一个决定开始，高德纳已经坚持写了 50 年。 刚刚，84 岁的图灵奖得主高德纳在个人主页宣布：自己编撰的《计算机程序设计艺术：卷 4B》终于出版了。 「我的出版商刚刚告诉我，第 2 部分（732 页，目前是第一次印刷）于 9 月 28 日到达他们的仓库！发货将于 10 月初开始。」 《计算机程序设计艺术》系列著作是公认的经典计算机科学权威论述，曾在 1999 年被《美国科学家》期刊评选为 20 世纪相当重要的 12 部学术专著之一。多年来，这本书一直是广大学生、研
随着智能语音交互的发展，声纹识别作为一种安全的验证方式，越来越被广泛接受与重视，童话故事里“芝麻开门”的用户场景也早已实现。
本项目使用了EcapaTdnn模型实现的声纹识别，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了多种数据预处理方法，损失函数参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
机器之心报道 编辑：泽南、陈萍 把大兴土木的事交给无人机，让它们表演 3D 打印可好？ 我们经常可以看到蜜蜂、蚂蚁等各种动物忙碌地筑巢。经过自然选择，它们的工作效率高到叹为观止。 这些动物的分工合作能力已经「传给」了无人机，来自英国帝国理工学院的一项研究向我们展示了未来的方向，就像这样： 无人机 3D 打灰： 本周三，这一研究成果登上了《自然》封面。 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-022-04988-4 为了展示无人机的能力，研究人员使用泡沫
语音短信是微信的一大特色，方便了广大受众。语音命令是未来的一个趋势，搜索引擎支持语音搜索，谷歌眼镜可以语音开始拍照，现在微信创新性推出声音锁功能，只要读出相应的数字，无需输入密码就能登录微信，使用
鸡尾酒会问题一直是语音识别领域中的重要研究课题。在一场人声嘈杂的鸡尾酒会上，人们难以专注于眼前正与自己交谈的那个人的声音。而对于语音识别算法而言，重叠语音信号会使识别准确率大幅降低，甚至有时无法识别出任何文字。
编辑导语 近日，腾讯云正式上线智能语音服务。智能语音是由腾讯微信AI团队自主研发的语音处理技术，可以满足语音识别、语音合成、声纹识别等需求。 这是继微信支付提速、微信公众号CDN加速、微信公众号安全护航等一系列动作之后，腾讯云联合微信发布的又一重大举措。腾讯云智能语音服务将以强大的垂直领域定制化服务，打造专业高效的语音大脑。 一、识别率行业领先云端+嵌入式开放 语音作为继键盘、鼠标、触屏之后人机交互的新体验，其识别技术被广泛应用在呼叫中心、网络搜索、智能终端、移动应用、人工智能等各大领域。 腾讯云平台联合微
机器之心报道 编辑：张倩 《统计学习导论》很经典，但用的是 R 语言，没关系，这里有份 Python 版习题实现。 斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》（简称 ESL）被称为频率学派的统计学习「圣经」，由三位统计学大师——Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman 共同完成。这本书介绍了神经网络、支持向量机、分类树和 boosting、图模型、随机森林、集成方法、Lasso 最小角度回归和路径算法、非负矩
TrulySecure是Sensory融合面部和语音的具备高度灵活性的身份认证技术解决方案，提供比传统的用户名和密码，PIN码更安全，更易用的身份认证用户体验。
【新智元导读】声纹识别全球领先的人工智能公司SpeakIn（势必可赢科技）宣布已于10月完成数千万人民币A2轮融资。本轮融资由原创资本领投，原投资方跟投加码。 声纹识别全球领先的人工智能公司SpeakIn（势必可赢科技）宣布已于10月完成数千万人民币A2轮融资。本轮融资由原创资本领投，原投资方跟投加码。今年5月，SpeakIn完成的数千万元A1轮融资由IDG资本领投资，弘治资本、福鱼资本跟投。 原创资本是广州基金与杉杉控股共同主导设立的混合所有制金融控股企业穗甬控股的VC平台，在TMT、消费升级、新材料等行
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