声纹识别的几个论文

最新推荐文章于 2023-08-21 11:07:56 发布
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本文综述了声纹识别领域的最新研究，包括百度、谷歌、微软等公司在内发表的多篇重要论文。涵盖了DeepSpeaker、SpeakerDiarizationwithLSTM、Attention-BasedModels等模型，涉及神经网络、三元组技术、注意力机制等关键技术。

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百度发表的论文
《Deep Speaker: an End-to-End Neural Speaker Embedding System》

谷歌近几年发表几篇经典声纹识别文章

《Speaker Diarization with LSTM》
《Generalized End-to-End Loss for Speaker Verification》 比百度论文好

声纹识别可以借用人脸识别的三元组技术

 

微软

《Attention-Based Models for Text-Dependent Speaker Verification》用到了 注意力机制 （权重机制）NLP里的

 

注意力机制必须用到文本相关 

《Text-Independent Speaker Verification Using 3D Convolutional Neural Networks》

 

 

 

 

zyp361161
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AI架构师小马
12-29 1061
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python声纹识别_声纹识别（说话人识别）
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声纹识别论文
12-28
声纹识别 深度学习 最新论文 google 注册 验证模型 逻辑回归
声纹识别方面的优秀论文
09-20
三篇很好的论文，详细的介绍了声纹识别的相关技术，算法，历史，发展现状
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 6864
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...
批训练、注意力模型及其声纹分割应用，谷歌三篇论文揭示其声纹识别技术原理
机器之心
11-09 2064
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
声纹识别参考文献
zhangxueyang1的博客
03-17 1205
连接：www.crim.ca/perso/patrick.kenny/
基于深度学习的声纹识别系统研究与实现论文
最新发布
01-26
基于深度学习的声纹识别系统在构建时，通常需要具备声纹注册、数据训练和说话人在线识别等几个关键步骤。声纹注册阶段是系统获取用户声纹信息的过程；数据训练阶段则是使用预处理后的语音数据训练深度学习模型，并...
声纹技术（三）：声纹识别技术
u013250861的博客
06-24 3585
广义上讲，声纹技术是一个宽泛的概念，其包含了许多不同的技术及应用。在所有这些技术中，声纹识别技术是其他技术的基础。无论是第5 章将要介绍的声纹分割聚类技术，还是第6 章将要介绍的基于声纹的语音合成、人声分离及语音活动检测等，都离不开与声纹识别模型的协同工作，其中的声纹识别模型既可以是事先预训练好的（pre-trained），也可以是联合训练（joint training）得到的。因此，本章也是本书最重要、最核心的章节。声纹识别，也称为说话人识别，在英文中对应若干种说法，例如voice recognition
声纹识别收藏的文章——简记
专注于AI领域前沿技术学习与分享：目标检测、图像修复、超分重建、AI工程化
03-06 903
推荐链接：声纹识别技术的现状、局限与趋势
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10-07
使用PaddlePaddle实现声纹识别的预训练模型，更大数据训练的。 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition_PaddlePaddle/tree/V1.0
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weixin_48827824的博客
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Session 1 :Speaker Recognition/Identification/Verification Multiple Points Input For Convolutional Neural Networks in Replay Attack Detection by 首尔大学 论文简述：该论文是基于CNN的模型，主要解决说话人识别系统中重播语音来欺骗检测的问题。论文的baseline是ASVspoof2019挑战赛中的ASSERT系统。论文采用分段（segmentation）的方
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