说话人验证1:N 1. 接口描述 接口请求域名: asr.tencentcloudapi.com 。 说话人验证1:N接口,可以通过传入一段说话人音频,并且指定已存在的groupId, 和返回topN, 接口返回groupId内所有声纹和传入音频声纹比对打分TopN的结果。 默认接口请求频率限制:20次/秒。 推荐使用 API Explorer 点击调试 API Explorer 提供了...
本章节旨在介绍一种创新性的说话人身份验证技术——层级注意力机制增强的Res2Net。该技术结合了传统Res2Net架构与层次化注意力模型,旨在提升语音识别的准确性和鲁棒性,尤其在多语种环境下的应用更为突出。通过对原始语音信号进行多层次特征提取,并采用注意力机制对关键信息进行聚焦处理,使得该方法能够有效应对复杂的语音...
1、先用一部分训练集(包含多个说话人),通过EM期望最大化算法,训练UBM通用背景模型;通常我们会先训练一个协方差对角矩阵,再训练全矩阵,理由如下: 1、M阶高斯的稠密全矩阵UBM效果等同于一个更大高斯分量的对角矩阵; 2、对角UBM较为稀疏,计算量低效率快; 3、对角UBM性能上有优势; UBM特点:一个与说话人、信道无...
5.基于自注意力的s-vector,往往注重建模全局信息,忽略局部信息,然而说话人信息往往反映在局部节奏变化中,使得基于自注意力的说话人验证系统对于局部节奏变化的说话人语音验证不够准确。 技术实现要素: 6.为了至少解决现有技术中说话人验证注重建模全局信息,忽略局部信息,对于局部节奏变化的说话人语音验证不够准确的问题。
说话人识别系统的组成部分 说话人识别系统包括三个部分: 说话人识别:从一组登记的说话人中查明说话人的身份。目标是从已存储的几个模型中找到合适的扬声器。(检查多人) 说话人验证:验证未知声音是否属于某个说话人。当一个人将自己标识为 John Doe/Jane Doe 时,说话人验证系统会将语音数据与录制的模型进行比较,以...
是关于说话人验证的,也先不写… 说话人验证的测量 在说话者识别(特别是在验证中)中,有两种相似性度量,如果测试观察结果是否来自目标说话者,它们通常被用来计算概率。几乎所有新的DL方法都使用这些度量(在说话者验证方案中):向量的余弦距离和PLDA(概率线性判别分析)。
本发明涉及声纹识别技术领域,尤其涉及一种说话人验证系统及其重放攻击检测方法。 背景技术: 声纹识别(voiceprintrecognize)是一项提取说话人声音特征和说话内容信息,自动核验说话人身份的技术。自动说话人验证(automaticspeakerverification,asv)系统是一种采用声纹识别技术验证人身份的生物验证系统。
说话人验证指标 大耳朵图图 港理工在读phd Equal Error Rate EER is defined as the point where the True positive rato (TPR) equals to False positive rato (FPR). In other words, it is the threshold at which the system is equally likely to wrongly accept a non-matching individual as it is...
说话人识别:n分类任务:给定一个输入语音,从n个已知说话人(类)中找出正确的说话人。 说话人验证:二元分类任务:给定一个声明身份的说话者的输入话语,确定该声明身份是否正确。 我们可以看到,在说话人识别中,我们假设给定的输入话语属于我们已经认识的说话人(也许是办公环境),我们试图从n个已知的说话人(类)中选出最...
生物特征识别)，验证一个人声音的真实性，目标是确定说话人的身份或验证其声纹与预先注册的声纹模型...