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发布时间：2017-05-10
经过变声器的声音也能鉴定“变声器”改变了语音的物理属性，并非改变了所有鉴定意义上的声学特征。目前普遍采用的人工通过语音学鉴定方法，其主要的优点就在能区分出计算机难以认知的“高级声纹特征”，如：方言口音、习惯用语、赘语、言语缺陷、韵律特征。这怎么“高级”呢？我们熟人间分辨一个人的语音，首先就是通过这些特征；模仿秀模仿时也非常注重这类特征。但是计算机难以认识，称为“高级特征”。没错，人耳才是较精密的声纹鉴定仪器。而非专业人士所不熟悉的“低级声纹特征”，如：共振峰、基频，却是计算机较“熟悉”的，乃至音强、音长、VOT等都是计算机能认识的。 不管是人工鉴定还是自动鉴定，都是通过对案件录音——“检材”与嫌疑人录音——“样本”来进行对比。变声器既然是经过一定设定改变了的“检材”，那么用相同设定来改变“样本”即可。前面已经讲过，变声器就是个广义的信道。曾经有鉴定人因为是“变声器”的案件，认为语音已经失真，必须要通过信号还原出之前的语音才进行鉴定。这种思路，先不说信道还原在当前科技下不能丝毫不变的还原，主要是没考虑过，我们鉴定所分析的录音，哪一个不是通过信道进行信号处理的结果？采样率再高、精度再细，它也是离散变化的结果，能真正和人声这样的连续信号等同吗？同样都经过信道，都受到信号处理，只是差别大小不同而在听感上表现不同。什么是SeetaFace开源人脸识别引擎？区分不同的人是很多智能系统的*能力。为实现此目的，一种可能的技术手段是通过对人脸的光学成像来感知人、识别人，即所谓的人脸识别技术。经过几十年的研发积累，特别是近年来深度学习技术的涌现，人脸识别取得了长足的进步，在安防、金融、教育、社保等领域得到了越来越多的应用，成为计算机视觉领域较为成功的分支领域之一。SeetaFace人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块，即：人脸检测模块（SeetaFace Detection）、面部特征点定位模块（SeetaFace Alignment）以及人脸特征提取与比对模块 （SeetaFace Identification）。人脸检测模块SeetaFace Detection该模块基于我们提出的一种结合经典级联结构和多层神经网络的人脸检测方法实现，其所采用的漏斗型级联结构（Funnel-Structured Cascade，FuSt）专门针对多姿态人脸检测而设计，其中引入了由粗到精的设计理念，兼顾了速度和精度的平衡。特征点定位模块SeetaFace Alignment面部特征点定位（人脸对齐）在人脸识别、表情识别、人脸动画合成等诸多人脸分析任务中扮演着非常重要的角色。由于姿态、表情、光照和遮挡等因素的影响，真实场景下的人脸对齐任务是一个非常困难的问题。人脸特征提取与比对模块SeetaFace Identification人脸识别本质上是要计算两幅图像中人脸的相似程度，其一为注册阶段（类比人的相识过程）输入系统的，另一幅为识别阶段（即再见时的辨认过程）的输入。一套全自动的人脸识别系统在完成前述的人脸检测与人脸对齐两个步骤之后，即进入*三个核心步骤：人脸特征提取和比对。中博晨鹰科技/人脸识别数据结构化平台/人脸识别数据平台研发由中博晨鹰科技发展江苏有限公司(www.zbcykj.com)提供。