作者:石平通 来源:原创 时间:2019-10-25 阅读:1402 次

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百度发布DeepSpeaker:大规模声纹识别的端对端系统

注:此前雷锋网曾经报道过百度在语音技术上的进展。日前,百度美研院宣布了其在声纹识别上所取得的突破性成果。研究表明:利用深度学习的方法比传统的i-vector方法在识别准确率上获得了显着的提高。

声纹识别算法寻求从音频中识别说话者的身份。两个常见的识别任务是确认(说话者是不是他宣称的那个人)和说话者身份识别(在一群未知的说话者中确认声音的来源)。

该项技术已经有了各种应用。例如,声纹可以用来登录设备。说话者确认也可以作为金融交易的额外安全措施。此外,类似于智能家居助手之类的共享设备也可以利用这项技术来提供个性化的服务。

最近使用神经网络来进行声纹识别的论文已经改进了传统的i-vector方法(参考Interspeech教程的原始论文或者幻灯片)。i-vector方法认为说话内容可以被分为两个部分,一个部分依赖于说话者和信道可变性,另一个部分依赖于其它的相关因素。i-vector声纹识别是一个多步过程,其涉及到使用不同说话者的数据来估计一个通用的背景模型(通常是高斯混合模型),收集充分的统计数据,提取i-vector,最后使用一个分类器来进行识别任务。

一些论文用神经网络代替了i-vector流水线的方法。其它研究者要么训练了一个文本相关(使用者必须说同样的话)的端对端语者识别系统,要么训练了文本独立(这个模型与说话内容不相关)的端对端语者识别系统。我们介绍Deep Speaker:一个端对端的神经声纹识别系统,它在文本相关和文本独立的场景下都取得了良好的效果。这意味这个系统可以被训练来识别谁在说话,无论是当你对你的家庭助手说“wake”或者你在会议中发言。

Deep Speaker由深度神经网络层组成,从音频中提取特征,基于余弦相似性的时间池和三元组损失(triplet loss)。百度美研院探究了ResNet激活的卷积模型和现有模型在提取声学特征上的效果。

说明:在这里百度美研院使用了人脸识别中采用的三元组损失。在训练过程中,他们选择了一个说话者的话语,然后计算一个嵌入(标记为“Anchor”)。再产生两个嵌入,一个来自相同的演讲者(标记为“Positive”),一个来自于不同的演讲者(标记为“Negative”)。在训练过程中,其目标是让Anchor与positive嵌入之间的余弦相似度高于Anchor与negative嵌入之间的余弦相似度。

百度美研院展示了Deep Speaker在三个不同数据集上的有效性,包括文本相关和文本独立的任务。其中之一的UIDs数据集包括大约250000名说话者,是知识文献中最大的数据集。实验结果表明:Deep Speaker要明显优于基于DNN 的i-vector方法。例如,在一个文本独立的数据集中随机挑选出100个演讲者,Deep Speaker在说话者身份确认任务上的错误率是1.83%,正确率是92.58%。相比于基于DNN 的i-vector方法,它降低了50%的错误率,提高了60%的正确率。

说明:在实验中百度美研院所使用的数据集是 UIDs,XiaoDu,和Mandarin。UIDs和XiaoDu是普通话数据集,Mturk是英语数据集。UIDs和Mturk是文本独立的数据集,XiaoDu是文本相关的数据集,其基于百度的唤醒字(wake word)。为了在不同大小的训练集上做实验,他们用了全部的UIDs数据集(250,000)和它的一个子集(50,000)。在评估阶段,他们选择了一个Anchor,然后再从测试部分随机地选择1个Anchor positive样本和99个Anchor negatives样本。

团队还发现Deep Speaker学习到了与语言无关的特征。当在普通话语境下训练时,Deep Speaker却能在英文确认和识别的任务上达到5.57%的错误率和88%的正确率。此外,先用普通话再用英文训练可相比于只用英文训练,提高了英文识别的准确率。这些结果都显示出尽管不同的语言听起来非常不同,深度语者却学习到了跨语言的声音特征。这些结果与Deep Speech 2的结果类似,同样的架构都可以用来辨认不同语言的声纹识别。

关于Deep Speaker模型的更多细节,训练技巧和实验结果都可以在论文中找到。

论文地址:https://arxiv.org/abs/1705.02304

viaresearch.baidu,雷锋网翻译

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文/杨剑勇()

智能家居市场重要驱动力来自物联网的兴起

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物联网是智能家居市场的重要驱动力,然而,智能单品已经无法再满足人们的生活需求,消费者更需要整套智能家居系统解决方案厂商,在厂商推出的智能家居体验馆中,消费者可以体会到场景智能应用的前沿科技,比如定义好回家模式后,用户仅需要按一个键,就可以让家中的智小墨 365bet体育在线官网黑钱_365bet安全么_365bet在线开户机器人_星玄未来365bet体育在线官网黑钱_365bet安全么_365bet在线开户平台能设备自动进入到需要的场景模式下:灯自动打开,窗帘自动关闭,空调自动调至想要的温度,电视节目自动进入想观看的节目单;定义好睡眠模式后,可以自动关灯、关电视,空调进入睡眠状态;定义好起床模式后,可以让音箱自动打开,灯自动点亮,窗帘自动打开等。比尔盖茨是国外第一个使用智能家居的家庭,盖茨是智能家居高端用户的典型代表,与此同时,来自市场研究机构Strategy Analytics日前进行的调研发现,2015年,英国拥有智能家居系统的家庭数量增长30%,由2014年的307万户增至400万户,占全国家庭总数的14%,拥有较高收入的年轻家庭是最大消费群体,他们追求拥有互联设备的智能家居环境。

国内外巨头争相布局智能家居

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最近一两年物联网被炒得沸沸扬扬,让一切设备互联,包括可穿戴设备、家用电器、汽车,甚至衣服鞋帽等等,所有一切都争先恐后想连到云端,正是在这种趋势下使得智能家居迅速崛起。去年我国智能家居市场规模预计已突破1200亿,围绕巨大的蛋糕,国内外各巨头争相布局,苹果推出了智能家居平台HomeKit,谷歌推出Brillo物联网操作系统,而三星旗下有SmartThings智能家居平台,另外三星台湾方面的高管Gary Wu早前透露:到2017年三星旗下超过90%的超薄LCD电视和移动设备将加入对物联网的支持,而到2020年,三星的产品物联网覆盖率甚至将达到100%。目前三星的SmartThings智能家居平台已经起步并处于快速丰富阶段,而专门针对物联网设备所开发的Artik系列低功耗芯片更将作为三星物联网生态圈的有力助推剂,透过Artik也不难看出三星对于物联网芯片市场的勃勃野心。

2016年,智能蓝牙技术的有效范围将增加4倍,同时速度也增加1倍,可以带来更快的数据传输,蓝牙将会把所有智能家居设备连接到一起,覆盖到整个建筑或家庭之内,或许到时一般消费者也能体验什么是真正的无缝物联网服务了。总得来看,智能家居虽走出萌芽状态,但仍然处在发展早期阶段,生态碎片、安全等成为智能家居发展中核心问题,不过随着智能家居行业不断发展,问题也在发展中得以完善、解决。2016年智能家居或许能给我们带来更多惊喜,会呈现井喷状态,总之,智能家居市场潜力巨大。