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本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》 。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。不同的是本项目使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。
本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别，并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet，请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ，这两个模型都是比较轻量的模型，所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度，众所周知，笔者比较喜欢轻量级的模型，如何让我从准确率和预测速度上选择，我会更倾向于速度，因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了，下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别，使用路径进行人脸注册和人脸识别，使用摄像头实现人脸注册和人脸识别，通过HTTP实现人脸注册和人脸识别。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。
本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。话不多说，来干。
前言 在本篇文章中，我们将会介绍TensorFlow的安装，TensorFlow是Google公司在2015年11月9日开源的一个深度学习框架。 官网文档地址为：https://www.tensorflow.org/ 官方GitHub仓库：https://github.com/tensorflow/tensorflow TensorFlow目前支持4种开发语言，分别是Python（包括Python2和Python3）、Java、Go、C。笔者使用的环境如下： 开发语言：Python 3.6 使用操作系统：Ubuntu 16.04、Windows 10 硬件环境：CPU 基于这些环境，我们来安装TensorFlow吧，笔者将会通过两种操作系统来安装，分别是Ubuntu 16.04和Windows 10。 Ubuntu下安装TensorFlow 在Ubuntu上我们准备两种安装方式，分别是原生pip、Virtualenv 环境 和 Docker容器，下面我们就在三个环境下安装。 原生pip安装TensorFlow 使用原生的pip安装时最简单的，直接安装使用一条命令就可以安装完成了....
前言 在本章中，我们一起来学习下TensorFlow。我们将会学习到TensorFlow的一些基本库。通过计算一个线性函数来熟悉这些库。最后还学习使用TensorFlow搭建一个神经网络来识别手势。本章用到的一些库在这里下载。 TensorFlow的基本库 首先是导入所需的库，其中最重要的库就是tensorflow的，我们给它一个别名tf。 import math import numpy as np import h5py import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops from tf_utils import load_dataset, random_mini_batches, convert_to_one_hot, predict 下面我们使用TensorFlow计算一个损失函数，损失函数公式如下： $$ loss = \mathcal{L}(\hat{y}, y) = (\hat y^{(i)} - y^{(i)})^2 \tag{1} $$ 首先定义两个变量，对应是公式的y帽和y，如下，.....