Re: [討論] 潛水艇設計時候就能確認其聲紋嗎?
※ 引述《ulycess (ulycess)》之銘言:
: 標題: Re: [討論] 潛水艇設計時候就能確認其聲紋嗎?
: 時間: Fri Oct 6 09:05:02 2023
:
: 這個我可以用資訊工程的角度來解釋
: 舉個例子,電腦要判斷一段影片是屬於狗還是貓?
: 工程師可以先把(體型)和(叫聲)設為兩個參數,做成一個向量座標
:
: 例如
: 柴犬體型中等,聲音小,向量座標可能會(0.5,0.2)
: 暹羅貓體型中等,聲音小,向量座標會是(0.4,0.1)
: 獒犬體型大,聲音大,向量座標會是(0.8,0.5)
: ......
這是工程識別技術
不是科學模擬技術
是先用已知物體建立起向量座標
所以當你把人的體型、叫聲丟給這個系統
他還是只會告訴你他是 1% 柴犬 1% 暹羅貓
: 收集完大數據之後,這個平面座標上面貓和狗的數據各自會形成一塊面積,這時候假設有: 個數據是(0.5,0.5),電腦就可以判斷這個數據是數據是貓的機率有多大,狗的機率有多: 大
:
: 一旦機率大於某個設定的閾值(例如是0.7,或者說
: 70%),電腦就判斷這個照片是貓還是狗
:
:
: 當然真正的技術實現上會使用更多參數,不用只使用兩種參數,而且會使用更多技巧避免: 參數污染以及進行數據碰撞
建立更多參數只是讓識別準確率更高
不會出現你拿一個大聲公錄貓的聲音讓他撥放
結果系統告訴你這是 99% 的貓
: 回到能不能用潛艦設計知道聲紋的問題上面,當知道潛艦設計,利用大數據電腦模擬出聲: 紋只是分分鐘的事情
你壓根就搞錯
大數據和模擬兩件事
為什麼要大數據的原因是用來建立向量特徵
用 5個人建立起的特徵可能會出現人都是黑髮的情況出現導致特徵無效
用50萬個人建立起的特徵就不太會有這種事情發生
用全世界人建立起的特徵反而可以濃縮到指紋、虹膜、齒痕來等識別
但是就算你有全世界人的資料庫
你有辦法模擬任兩個人生下孩子的指紋、齒痕嗎?
頂多歸納出可能多高、膚色、眼睛色
: 就算有公差或是內部機械不同導致聲紋不同也沒差,電腦用的是機率判斷不用100%正確:
: 依我了解,聲紋最重要的判斷依據是來自於螺旋槳的空泡效應,所以各國潛艦螺旋槳構造: 一定是最高機密,外型反而還好
你要先生得出聲紋
才能去猜這是甚麼東西
模擬是你要評估一件事物會產生怎麼樣的狀況
例如
奧本海默想知道引爆一顆核彈時會發生甚麼事?
為什麼會出現大氣層全部燒掉的狀況?
那是因為用當時已知的科學知識模擬出來的結果
--
推這個
其實我也是很好奇,怎樣真實條件下,大氣層氧氣會
燒光。
比喻應該像是從一個人的外觀能不能算出腳步聲
如果資料夠當然是有一定的近似度,但是說甚麼
"只是分分鐘"就太好笑了,到現在自駕車都還搞不出
用影像就能完全解析空間的能力,看外觀要猜聲音
誤差範圍應該非常的大
還要知道走路方式、穿甚麼鞋子腳掌的形狀
就算這些細節都有了也不會是"分分鐘"能做到
問題只為了抓個聲紋搞這麼大到底有沒有必要
一般用被動聲納海裡面監控時間長了就能抓到了
會做這種研究通常是學校給國防研究提的計畫
但現在能做這些東西的應該都不會去做國防
要做也都在雷達領域不會在潛艇聲紋這種小眾市場
樣本少,變因多的題目,用大數據死算法的誤差偏大
,得出的預測精度低,在實務上就沒有意義。
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首Po最近某島國疑似爆出潛水艇弊案, 該國執政黨聲稱在野黨國會委員, 洩漏了設計中潛水艇的聲紋報告。 我很好奇潛水艇聲紋不是要建造好下水後, 才知道嗎?4
這個我可以用資訊工程的角度來解釋 舉個例子,電腦要判斷一段影片是屬於狗還是貓? 工程師可以先把(體型)和(叫聲)設為兩個參數,做成一個向量座標 例如 柴犬體型中等,聲音小,向量座標可能會(0.5,0.2)7
那我也用我工程師角度來跟你討論吧 : 舉個例子,電腦要判斷一段影片是屬於狗還是貓? : 工程師可以先把(體型)和(叫聲)設為兩個參數,做成一個向量座標 : 例如 : 柴犬體型中等,聲音小,向量座標可能會(0.5,0.2)X
大數據?何必要大數據?直接建模去模擬 不是比較快嗎? 重點其實也不在模擬本身是怎麼做的,而是 在於知道推進器設計就可以瞭解聲紋「特徵」 ,從而在實際要搜索目標時,知道要找什麼31
有 : : 個數據是(0.5,0.5),電腦就可以判斷這個數據是數據是貓的機率有多大,狗的機率有 多 : : 大 : : 一旦機率大於某個設定的閾值(例如是0.7,或者說
爆
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