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。
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。
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
“网络空间身份认证”事关新时代的国家安全、经济安全、社会稳定、民众福祉等，这其中包括五个方面：
对攻击语音识别系统的研究表明，某些隐藏的语音命令人类无法听见，但是这些声音却可以控制系统。在最近的一些实验中，研究者设计了一个完全听不见的攻击：DolphinAttack，通过将人声负载在高频载波上，可以通过Siri使iPhone发起FaceTime通话。
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。
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
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。
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
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。
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
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
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。
传统的身份验证方法通常依赖于用户名和密码的组合，但随着技术的发展和安全需求的提高，无密码身份验证逐渐成为一种趋势。无密码身份验证通过采用更安全和便捷的方式，消除了传统密码所存在的一些弱点和风险。本文将详细介绍无密码身份验证的原理、常见技术和优势。
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]：
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。
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
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！
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。
【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。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 上一期，我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题，这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 三、语音技
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。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 上一期，我们介绍了机器学习、计算机视觉与模式识别两个申报主题，这期我们将介绍语音技术专题和自然语言处理技术专题。欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 三、语音技术专
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。
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
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。
机器之心报道 编辑：小舟、杜伟 如何解释深度神经网络对于人工智能的发展具有重要的作用，也吸引了越来越多学界和业界人士的注意。在这篇长达 134 页的博士论文中，一位来自牛津大学的计算机科学博士生对这一课题进行了深入的探讨，带我们走进深度神经网络的世界。 近年来，深度神经网络正在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等多种领域发挥着重要作用，推动了人工智能的发展。但是，深度神经网络仍存在一些局限性，例如这些模型的决策过程通常无法向用户解释。 但同时，在医疗、金融、法律等各个领域，了解人工智能系统决策制定背后的原因
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。
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
刚刚，腾讯安全玄武实验室发布关于苹果Face ID的最新研究成果：只需要三个步骤的设置，耗时1分钟左右，就可以戴着口罩解锁iPhone。目前，玄武实验室已经测试过六款不同规格的主流口罩——包括市面上最常用的普通医用口罩、n95口罩、防霾口罩等，极大概率能成功解锁。
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。
【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
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。
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。
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。
【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
由于语音特征的特别，我们很难在机器学习入门的文章中看到关于语音的案例或者实验，本文主要介绍说话人识别的大体流程与原理，不在具体的细节公式上做过多讨论（因为实在是太复杂了）。
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