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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“**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“**”呢？我们熟人间分辨一个人的语音，**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“**特征”。没错，人耳才是较精密的声纹鉴定仪器。而非**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。**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，**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。人脸配准研究现状传统人脸配准研究和其他人脸技术类似，光照、头部姿态、表情等的变化，以及遮挡都会很大程度影响人脸配准的精度。但是人脸配准也具有自身特点，**特征点描述了人脸的结构（轮廓和五官），人脸结构是完整稳定的，五官相对位置固定；其次，头部姿态、表情等变化造成的特征点位置变化明显。较直接被采用的特征描述符是颜色、灰度，利用肤色的不同对人脸各部分进行检测定位。 稍复杂些可选择各种纹理特征描述，如基于类Haar纹理特征和Adaboost训练级联分类器的人脸配准。以上特征描述都没有考虑特征点之间的位置关系，因此不具备维持合理的人脸结构。主动形状模型（Active   Shape   Models,   ASM）和主动外观模型(Active   Appearance   Model,   AAM)可以同时表达纹理和形状（shape）两种特征。二者的形状特征都由点分布模型（Point   Distribution   Model,   PDM）来表达。图4为600张人脸图像中人脸特征点的统计分布图，红点表示各特征点的均值。图5中蓝色圈定区域用于计算响应图，红点指示实际人脸特征点位置。深度人脸配准研究从2006年开始，深度神经网络已经逐步在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等多个领域**了**的成功，同样也给人脸配准研究带来了习习春风。学者们*再挖空心思构建各种繁琐复杂的人脸描述符了。目前学术界工业界比较认可的深度人脸配准方法有两类：级联卷积网络人脸配准(Cascade   CNN) 和多任务深度人脸配准。。多任务有助于提升特征点检测定位精度。然而不同的任务会有不同的收敛速度和难度，训练难度加大。目前学界提供了两种解决方案调整不同的任务的训练进程：任务提早终止准则（task-wise   early   stopping   criterion）和参数动态控制机制。
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