Speaker Recognition Evaluation 2012

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本次评估由国家标准与技术研究院组织,旨在通过一系列标准测试来评估不同演讲者识别系统的性能。参与者可以获取详细数据集并提交结果以进行比较。

链接：

https://www.nist.gov/multimodal-information-group/speaker-recognition-evaluation-2012

论文笔记-Who is Real Bob? Adversarial Attacks on Speaker Recognition Systems
风口IT猪的成长录
03-06 478
*Speaker recognition (SR)**作为一种生物特征认证或识别机制广泛应用于我们的日常生活中。本篇论文全面了解SR系统在实际黑盒环境中的安全弱点。生成对抗样本是一个优化问题，结合对抗性样本的置信度和最大失真来平衡对抗性声音的强度和不可感知性。FAKEBOB用来制作对抗性样本的算法，其中的一个关键贡献是提出了一种新的算法来估计分数阈值（SRS 中的一个特征），并将其用于优化问题来解决优化问题，取得了标杆的效果。
X-VECTORS: ROBUST DNN EMBEDDINGS FOR SPEAKER RECOGNITION论文翻译
weixin_38858860的博客
11-07 3230
X-VECTORS：稳健的DNN嵌入式，用于声纹识别 摘要   在本文中，我们使用数据增强来提高深层神经网络（DNN）嵌入对于说话人识别的性能。 DNN经过训练以区分说话者，将可变长度的话语映射到我们称为x向量的固定维度嵌入。之前的研究发现，嵌入比i向量更好地利用大规模训练数据集。但是，收集大量用于训练的标记数据可能具有挑战性。我们使用数据增加，包括增加的噪声和回报，作为一种廉价的方法来增加...
The 2008 NIST Speaker Recognition Evaluation
zhangxueyang1的博客
03-17 961
连接：www.itl.nist.gov/iad/mig/tests/sre/2008/official_results/
speaker-recognition
10-30
说话人识别。github下载。 主要是Matlab代码。
说话人识别(speaker Recognition/Verification)简介
weixin_50547200的博客
06-07 5746
1.分类
NIST 2019 Speaker Recognition Evaluation: CTS Challenge
Grace_yan的博客
10-30 1394
1Introduction 1介绍 The 2019 speaker recognition evaluation (SRE19) is the next in an ongoing series of speaker recognition evaluations conducted by the US National Institute of Standards and Technology...
Speaker Recognition | NIST
zhangxueyang1的博客
03-17 711
连接：https://www.nist.gov/itl/iad/mig/speaker-recognition
sr.zip_SPEAKER RECOGNITION_evaluation
09-23
【标题】"sr.zip_SPEAKER RECOGNITION_evaluation" 指的是一个关于语音识别评估的压缩文件。在这个上下文中，语音识别（Speaker Recognition）是一项技术，它允许系统通过分析和比较不同说话人的声音特征来识别或...
X-VECTOR:ROBUST DNN EMBEDDING FOR SPEAKER RECOGNITION
qq_29439985的博客
04-03 856
2019/04/02 X-VECTOR:robust dnn embedding for speaker recognition abstract DNN + data augmentation -> better performance of speaker recognition DNN i. variable-length utterances –(mappin...
【论文学习】《Who is Real Bob? Adversarial Attacks on Speaker Recognition Systems》
求求你们别卷了
05-19 1876
说话人识别(SR)作为一种生物特征认证或识别机制在我们的日常生活中得到了广泛的应用。SR的流行带来了严重的安全问题，最近的对抗攻击证明了这一点。然而，这种威胁在实际的黑盒场景中的影响仍然是未探索的，因为当前的攻击只考虑白盒场景。
python实现说话人识别实验与开发
01-11
Auto Speaker Recognition main.py the main file for test audio_record.py record audio from micro phone count_days.py count days between two date. 20110805 20160903 mfcc_feature.py extract mfcc feature from wav files SGD.model* the trained model on train set , and the accurate is 70% util.py contains the most useful functions train train data is 75% of all the data test test data is 25% of all the data and has no overlap with train set classification_SGD.py is the main classification function py file , and it used the sklearn's SGD niter was set 10000 could get 70% of accurate. classification_BNB.py this is the sklern naive_bayes BernoulliNB , and it reach to just 56% classification_DT.py this is the sklern tree.DecisionTreeClassifier , and it reach to just 63% classification_GB.py this is the sklern GradientBoostingClassifier, and it reach to the best now of 76% when n_estimators=1000, but it produce too many model components to store. classification_GNB.py this is the sklern naive_bayes GaussianNB, and it reach to just 63% vote_result.py add a vote decsion , every method have the acurrcy number ticiks to vote the final answer. after the vote , we achived 96% at test set. beta1.0
mcr.microsoft.com/dotnet/core/aspnet:3.1-buster-slim
08-24
.Net Core 3.1 项目Docker 容器化必须的依赖镜像 同时附上百度网盘下载地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1K4GZJ_MzG_n6wAsKl4DFEQ 提取码：b30i
Speaker Recognition说话人识别（声纹识别）
最新发布
王二的博客
11-03 1465
说话人识别，又称声纹识别。从上世纪60年代开始到现在，声纹识别一直是生物识别技术研究的主题。从传统的基于模板匹配的方法，到早期基于统计学方法，直到基于深度学习的声纹识别技术成为主流。本项目给出一个从传统（基于GMM、GMM-UBM、GMM-SVM[3]、联合因子分析、i-vector的方法），到基于深度学习的声纹识别方法的实现。
语音识别（Speaker Recognition）
yerenxing的专栏
04-27 1499
背景： 最近在做一个Android平台下的Speaker Recognition的项目，刚接触这一行，正好可以将自己的思路、学习过程和项目结果很好的展示给大家。 前提准备： 在项目的前期需要了解音频文件（*.wav）、Speak Recognition服务（这里用到Microsoft oxford的提供）、Android环境下音频采集和服务访问操作（基于Android Studio的
探索创新语音识别：Speaker-Recognition 项目
gitblog_00073的博客
04-23 429
探索创新语音识别：Speaker-Recognition 项目 在这个数字化的时代，语音识别技术已逐渐渗透到我们的日常生活和工作中。 是一个开源项目，旨在提供一个简单易用的平台，让用户能够构建、训练和应用自己的说话人识别系统。本文将从技术角度解析该项目，以便让更多的人了解其价值并开始使用。 项目简介 Speaker-Recognition 是基于 Python 的说话人识别框架，它利用深度学习方法...
基于深度学习方法的声纹识别（Speaker Recognition）论文综述
YZhang0108的博客
04-30 6973
声纹识别（Speaker Recognition），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。 声纹识别通常分为两类：Speaker Verification （说话人验证）和Speaker identification （说话人识别）。 Speaker Verification （说话人验证）：使用自己的语音进行验证。如果说话人宣称是某个身份，使用语音对此进行验证。 S...
ICASSP 2019----Can We Use Speaker Recognition Technology to Attack Itself? Enhancing Mimicry Attacks
Grace_yan的博客
06-24 438
Tomi Kinnunen; University of Eastern Finland Rosa Gonzalez Hautamäki; University of Eastern Finland Ville Vestman; University of Eastern Finland Md Sahidullah; INRIA https://ieeexplore.ieee.org/docume...
声纹识别资源汇总（不断更新）
郭小儒的博客
01-02 6364
speaker identification的概念就是拍段一段语音是谁所说，说话人辨认分为开集辨认和闭集辨认，当确定说话人在注册声纹库里时，是一个N选一的有限范围选一个的闭集任务，当不确定当前音频是否在注册声纹库里时，是一个开集任务。开集比闭集的要难很多。Speaker Recognition是一个大方向，包含说话人验证（speaker verification），说话人辨认（speaker identification），说话人分离（diarization）等小方向，本项目中需要的是说话人辨认这个方向。
说话人识别论文翻译：2018_speaker recognition from raw waveform with SincNet
凌逆战的博客
10-24 1583
　　作为一种可行的替代i-vector的说话人识别方法，深度学习正日益受到欢迎。利用卷积神经网络(CNNs)直接对原始语音样本进行处理，取得了良好的效果。而不是使用标准的手工制作的功能，后一种CNNs从波形中学习低电平的语音表示，潜在地允许网络更好地捕获重要的窄带扬声器特性，如音高和共振峰。合理设计神经网络是实现这一目标的关键。 　　本文提出了一种新的CNN架构，称为SincNet，它鼓励第一个卷积层发现更有意义的过滤器。SincNet是基于参数化的sinc函数，实现带通滤波器。与标准CNNs不同的是，.
语音识别评估工具sr.zip的使用与重要性
1. 说话人识别技术概述：说话人识别（Speaker Recognition）是一种生物识别技术，利用个人语音的特征进行身份验证或识别。它通常分为两个子领域：说话人验证（Speaker Verification）和说话人辨认（Speaker ...
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