govpr是golang 实现的基于 GMM-UBM 说话人识别引擎(声纹识别),可用于语音验证,身份识别的场景. 目前暂时仅支持汉语数字的语音,语音格式为wav格式(比特率16000,16bits,单声道)
go get github.com/liuxp0827/govpr
如下是一个简单的示例. 可跳转至 example 查看详细的例子,示例中的语音为纯数字8位数字.语音验证后得到一个得分,可设置阈值来判断验证语音是否为注册训练者本人.
package main import ( "github.com/liuxp0827/govpr" "github.com/liuxp0827/govpr/log" "github.com/liuxp0827/govpr/waveIO" "io/ioutil" ) type engine struct { vprEngine *govpr.VPREngine } func NewEngine(sampleRate, delSilRange int, ubmFile, userModelFile string) *engine { return &engine{ vprEngine: govpr.NewVPREngine(sampleRate, delSilRange, ubmFile, userModelFile), } } func (this *engine) DestroyEngine() { this.vprEngine = nil } func (this *engine) TrainSpeech(buffers [][]byte) error { var err error count := len(buffers) for i := 0; i < count; i++ { err = this.vprEngine.AddTrainBuffer(buffers[i]) if err != nil { log.Error(err) return err } } defer this.vprEngine.ClearTrainBuffer() defer this.vprEngine.ClearAllBuffer() err = this.vprEngine.TrainModel() if err != nil { log.Error(err) return err } return nil } func (this *engine) RecSpeech(buffer []byte) error { err := this.vprEngine.AddVerifyBuffer(buffer) defer this.vprEngine.ClearVerifyBuffer() if err != nil { log.Error(err) return err } err = this.vprEngine.VerifyModel() if err != nil { log.Error(err) return err } Score := this.vprEngine.GetScore() log.Infof("vpr score: %f", Score) return nil } func main() { log.SetLevel(log.LevelDebug) vprEngine := NewEngine(16000, 50, "../ubm/ubm", "model/test.dat") trainlist := []string{ "wav/train/01_32468975.wav", "wav/train/02_58769423.wav", "wav/train/03_59682734.wav", "wav/train/04_64958273.wav", "wav/train/05_65432978.wav", } trainBuffer := make([][]byte, 0) for _, file := range trainlist { buf, err := loadWaveData(file) if err != nil { log.Error(err) return } trainBuffer = append(trainBuffer, buf) } verifyBuffer, err := waveIO.WaveLoad("wav/verify/34986527.wav") if err != nil { log.Error(err) return } vprEngine.TrainSpeech(trainBuffer) vprEngine.RecSpeech(verifyBuffer) } func loadWaveData(file string) ([]byte, error) { data, err := ioutil.ReadFile(file) if err != nil { return nil, err } // remove .wav header info 44 bits data = data[44:] return data, nil }
简介 govpr是golang 实现的基于 GMM-UBM 说话人识别引擎(声纹识别),可用于语音验证,身份识别的场景. 目前暂时仅支持汉语数字的语音,语音格式为wav格式(比特率16000,16bits,单声道) 安装 go get github.com/liuxp0827/govpr 示例 如下是一个简单的示例. 可跳转至 example 查看详细的例子,示例中的语音为纯数字8位数字.语音验证
4.5 系统指纹识别 现在一些便携式计算机操作系统使用指纹识别来验证密码进行登录。指纹识别是识别系统的一个典型模式,包括指纹图像获取、处理、特征提取和对等模块。如果要做渗透测试,需要了解要渗透测试的操作系统的类型才可以。本节将介绍使用Nmap工具测试正在运行的主机的操作系统。 4.5.1 使用Nmap工具识别系统指纹信息 使用Nmap命令的-O选项启用操作系统测试功能。执行命令如下所示: [ema
4.6 服务的指纹识别 为了确保有一个成功的渗透测试,必须需要知道目标系统中服务的指纹信息。服务指纹信息包括服务端口、服务名和版本等。在Kali中,可以使用Nmap和Amap工具识别指纹信息。本节将介绍使用Nmap和Amap工具的使用。 4.6.1 使用Nmap工具识别服务指纹信息 使用Nmap工具查看192.168.41.136服务上正在运行的端口。执行命令如下所示: 从输出的信息中可以查看到目
问题内容: 整整一整天,我一直在编程领域投入时间来进行指纹匹配/识别算法/实现。尽管有点模糊,因为我似乎找不到任何真正相关的东西。 我基本上是在寻找两件事: 指纹识别:验证图像实际上是一个指纹,因此可以与另一个指纹匹配 指纹匹配:从项目中匹配两个指纹以查看实际是否相等 所有操作都将在图像上完成,因此我与硬件无关。我发现了一些东西,例如Java Fingerprint SDK等,并且在Stackov
本文向大家介绍IOS 指纹识别详解及实例代码,包括了IOS 指纹识别详解及实例代码的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 IOS 指纹识别,这里整理下项目中用的知识。 IOS 指纹识别现在,在要求安全与效率兼得的时候,普通密码已不能满足我们的要求,指纹识别就这样诞生了。 每个人都有自己专属的指纹,在需要支付等输入密码的地方,我们只需轻轻一按即可,避免了输入密码的繁琐步骤,更加安全,而且妈妈再也不
本文向大家介绍Android 指纹识别详解及实现方法,包括了Android 指纹识别详解及实现方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 最近项目需要使用到指纹识别的功能,查阅了相关资料后,整理成此文。 指纹识别是在Android 6.0之后新增的功能,因此在使用的时候需要先判断用户手机的系统版本是否支持指纹识别。另外,实际开发场景中,使用指纹的主要场景有两种: 纯本地使用。即用户在本地完成指纹
我在Windows8机器上从命令行运行Grunt时出现问题。 我的研究表明,最常见的解决方案是安装grunt-cli,因为Grunt不再是全局的。我还需要确保实际安装了Grunt任务运行程序,因为它不是与grunt-cli一起安装的。 其他解决方案指向PATH系统环境变量,但它似乎与我预期的一样: null