人工智能界的逃犯克星不止人脸识别,声纹识别也能助力公安追逃

声纹验证实战:从Embedding到端到端模型的演进与应用 本文深入探讨了声纹验证技术的演进与应用,从经典的i-vector、d-vector到主流的x-vector等Embedding方法,再到统一特征提取与比对的端到端模型。文章结合银行核验、智能设备解锁等实战场景,分析了技术选型、数据挑战与工程化部署的关键考量,为开发者提供了从理论到落地的全面指南。 阅读详情

为全力落实扫黑除恶百日追逃行动,11月4日,公安部发布A级通缉令,公开通缉20名重大黑恶在逃人员。据公安部相关负责人介绍,自扫黑除恶专项行动开展以来,公安部多次部署追逃专项行动,在全国范围内严密查缉布控,以求最大程度维护社会安定,保护人民群众生命财产安全。

智慧警务建设,为追逃工作按上一双慧眼

事实上,随着人工智能技术逐渐的落地应用,公安部门抓捕逃犯的工作也较以前有了很大变化。不同于以往的人海战术,通过对大数据技术进行深度研判,可以实现抓捕的精确指导。通过人脸识别、指纹识别、声纹识别等智能生物识别技术,可以在海量目标中快速、精准的锁定嫌疑人,让逃犯无处藏身。

以在歌神张学友演唱会中频频立下战功的人脸识别为例,其主要是基于深度学习人脸识别算法,集合运动跟踪、人脸检测、人脸识别、大规模人脸检索等技术于一体,运用大数据平台,实现实时视频或离线视频的动态人脸识别、分析和处理。简单来说,通过预先录入在逃人员的图像信息,当逃犯出现在布控范围内,摄像头捕捉到逃犯的面部信息,之后通过和后端数据库进行比对,确认他和数据库中的逃犯是同一个人,系统就会发出警告信息。这时现场一直巡逻的执法员就会出动,一举将逃犯拿下。

人脸识别在抓捕逃犯中应用早已被大众熟识,然而除此之外,声纹识别等生物识别技术的其他分支也早已在这一领域占领了一席之地。

新型追逃技术显神通,声纹识别用声音锁定嫌犯

据英国《每日邮报》报道,英国国家犯罪调查局(NCA)正秘密打造声音数据库来抓捕犯罪分子。声音数据库可用来和犯罪现场捕捉到的声音进行比对,借此来识别嫌犯的独特“声纹”。当嫌犯在与家人通话时,警方便可轻松锁定。

此外,声纹识别技术还可以应用于重点场所在逃人员的布控布防。国内声纹识别技术厂商快商通曾表示,在车站、机场、码头、酒店等公共安检点和关键卡口,或在通信系统或安全监测系统中嵌入快商通声纹识别技术,通过声纹生物特征与语音内容的双因子识别,可以有效对涉暴、涉恐、涉毒等重点人员进行鉴别和提示警报,通过通讯跟踪和声纹辨别技术进行预防和侦查追捕。

三大技术优势,追逃工作中声纹识别不可替代

在人脸识别已经大范围应用在嫌犯追逃场景的情况下,声纹识别依旧能被众多从业者和开发者追捧,究其原因,是声纹识别有着不可替代的优势:

一是非接触式识别,相对于人脸识别、指纹识别而言,它具有远程可操作性,对空间环境的要求较小;

二是更具安全性,声纹识别的过程是“动态”的,每个人在说话过程中所蕴含的语音特征和发音习惯几乎是不可替代的,即使是模仿,也难以改变说话者最本质的发音特性和声道特征;三是获取语音的识别成本低,相对于人脸识别、指纹识别等,声纹识别只要求麦克风便可以进行采集。

值得一提的是,随着技术的不断成熟,公安部还发布过一些列相关行业标准,例如快商通参与制定的《安全防范声纹识别应用程序接口规范》、《安全防范声纹识别应用网络语音样本技术要求》,这表明声纹鉴定已被公安部认可。

智慧警务建设正规军,声纹识别应用多点开花

声纹识别技术能够为公安部门带来以往战法战术上的突破,为案件侦破过程提供新的线索和证据。对于提高办案效率,优化办案方式,提高办案质量,提升案件侦破能力都将起到积极的推动作用,在维护国家安全、打击犯罪工作中具有非常重要的意义。

声纹采集建库是声纹识别大规模应用的基础,声纹采集系统主要部署在公安各基层信息采集室中,用于对重点人员的声纹信息进行采集,形成继指纹、DNA库后又一个生物特征库。目前,公安部已公布了首批被认证的声纹采集设备制造商,包括快商通、科大讯飞等厂商。

在实战应用上,国内的声纹识别主流厂商基本以声纹鉴定工作站和声纹综合作战平台两个产品为切入点。以快商通为例,其智能声纹鉴定专家工作站是为公检法部门量身定制的综合性解决方案工具,集语音降噪增强、语音完整性检验、语音同一性检验、声纹自动识别等强大功能于一体,可帮助鉴定专家提高鉴定的准确性和效率。快商通声纹综合作战平台,包含采集、自动建模、自动检索、鉴定、自动预警等一整套智能化业务。主要针对专业采集、电话语音、微信、QQ等网络语音数据和电子笔录等多渠道海量数据,实现声纹领域“公安大脑”的构建。

继公安机关人脸识别系统之后,声纹识别将成为公安系统下一个杀手级应用? 在前不久的苹果 WWDC 2019 全球开发者大会,有一项更新可能很多人没太多关注,那就是 HomePod 加入了声纹识别功能,可以通过声纹识别特定的用户。 最近也有消息称 Siri 也将加入声纹识别,当你说出「Hey Siri」的时候,Siri 可以知道是不是主人在喊它。这或许并非只是传言,毕竟去年苹果就曾在技术博客上发文,披露了关于 Siri 的声纹识别技术细节。 声纹识别(Voice... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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