Slo-Tech - Kot poročajo na Discovery-u je identifikacija posameznikov s pomočjo glasu precej težavna.
Po mnenju Paula Fouklesa iz University of York, ki se ukvarja s forenzično analizo glasu, je v nasprotju s splošnim prepričanjem, ki ga spodbujajo predvsem filmi, s posnetim glasom nemogoče zanesljivo identificirati potencialnega osumljenca. Razlog za to je v tem, da ne obstaja tim. prstni odtis glasu.
Čeprav osumljencev s pomočjo analize glasu ni mogoče identificirati, pa je po njegovem mnenju mogoče s to analizo osumljence izločati. Kakorkoli že - kaže, da samodejni nadzor zvočnih komunikacij le ni tako enostaven, kot bi si nekateri morda želeli...
Ne bi rekel. Je tudi pomemben svetovalec FBI in U.S. Secret service.
Zloraba oblasti, avtokracija in tema nikoli ne pridejo hipoma, vedno je vmesno
obdobje mračenja, ko se dan preveša v noč; biti moramo pozorni opazovalci
okolja in varuhi luči, da ne postanemo nemočni ujetniki teme. --W. Douglas
Sicer (še) premalo vem o razpoznavanju vzorcev, zato niti linkov ne bom bral (morda je človek res matematično utemeljil, zakaj 'prstni odtis glasu' ne obstaja), ampak dokaz z eminentno osebo mi pa ne pomeni ničesar ...
Se strinjam. Vseeno je to nek indikator da ni kar nekdo iz ulice.
Zloraba oblasti, avtokracija in tema nikoli ne pridejo hipoma, vedno je vmesno
obdobje mračenja, ko se dan preveša v noč; biti moramo pozorni opazovalci
okolja in varuhi luči, da ne postanemo nemočni ujetniki teme. --W. Douglas
1. Ljudje se pri tem mnogo prepogosto zmotimo, če govorimo o neki resni identifikaciji, ki bi bila uporabna za nadzor dostopa do pomembnih podatkov ali prostorov. False positive v primeru dobrega imitiranja ali bližnjih sorodnikov, false negative v primeru drugačnega razpoloženja ali zdravstvenega stanja osebe. Želimo torej, da bi bil računalnik pri tem boljši od ljudi. To je morda možno, morda pa tudi ne, odvisno od lastnosti naših glasov. V novici omenjena oseba trdi (dokazuje?), da to ni mogoče.
2. Napiši algoritem za sortiranje (ki deluje nad splošnimi primerljivimi objekti), ki bo delal v linearnem času. Če seveda nisi prelen ali preneumen ...
Ja, to pa je definitivno res, kar piše v novici. Kdor uporablja voice calling ve, kaj mislim. Že človek sam ima težave, ko tole uporablja... Je kar logično, da bo še treba marsikaj postoriti preden bo to bilo dobro narejeno. (razen če že nekje dobro dela, je zadeva ziher top secret)
Tudi če bi bilo možno na nek način popolnoma ločit glas ene osebe od vseh dugih, je snemanje in sinteza zvoka tako preprosta, da to nikoli ne more biti uporabljeno v resne varnostne namene. In tako je indetifikacija osebka po glasu nemogoča.
moje mnenje je da bomo sortanje spravli do O(1). prepoznava govora pa bo morala poznat še besede ki jih posameznik uporablja. potem se da dokaj hitro ugotovit, ali gre za pravo osebo ali ne. samo to je po mojem mnenju že poseganje v zasebnost.
Matematično je dokazano, da se ne da v linearnem času. Jaz nisem dost pameten, da bi videl napako v dokazu, tudi če bi obstajala, ampak če je tist dokaz napačen, je lahko tudi marsikater drug napačen, in lahko začnemo vso matematiko na novo izumljat.
Several well-known sorting algorithms have average or worst-case running times of $ \mathcal{O}(n\log n)$ (heapsort, quicksort). One might ask: is it possible to do better?
The answer to this question is no, at least for comparison-based sorting algorithms.
ne nisem videl veliko matematičnih dokazov. smo pa že vsi videli marsikaj kar je bilo 'nemogoče' :) si bo pač treba zmislit sortiranje ki nebo rablo primerjav, kakorkoli neumno se to že sliši :)
tudi ni nujno da se omejimo na trenutno arhitekturo računalnika. lahko da za to potrebujemo povsem drug stroj.
'Urejeno stanje' je definirano s primerjavami. Pri določenih objektih se da ubrati bližnjico ('Radix sort' na wikipediji je zanimivo čtivo), v splošnem pa si upam trditi da ne. Glede drugačnih arhitektur računalnikov .. tu sva pa na področju, na katerem bom tudi jaz govoril precej na pamet. Ampak ČE predpostaviva, da nujno potrebujeva primerjave, je dokazano, da je teh potrebnih O(n log n). Glede na to, da je najbrž vesolje kvantizirano (diskretno), dvomim, da obstaja stroj, ki bo to pohitril za več kot konstanten faktor. Kvantni računalniki so zelo dobri za nekatere probleme (omejene velikosti), ampak gre za take probleme, za katere nismo imeli nobenih dokazov, da se jih res ne da rešiti hitreje kot s klasičnimi računalniki.
Caqka, že s tem si povedal, da se ti ne sanja kaj dost. Računalnik je tu čist nepomemben. Na list ti napišem par seznamov, ti jih pa sortiraj v linearnem času (številu potez), kakorkoli. Ko boš znal ti, bo znal tudi računalnik. In obratno. Število procesorjev nima nobene veze s tem.
Ne vem a ste vi svi povrsti zabiti, ali pa sem jaz. QuickSort dela v najslabšem primeru z kvadratno (polinomsko) odvisnostjo z časom, najboljši primer pa je nlog2n, kar je boljše od linearne odvisnosti. O(1) pa je konstantna časovna odvisnost, kar pa noben človek nikoli ne bo zmogel, in tudi takšen algoritem nikoli ne bo obstajal. O(1) nastopi tedaj, ko je algoritem samo izračun. Sortiranja se ne da izračunat. Sortiranje elementov je odvisno od število elementov, ki jih sortiramo.
@Matrin: pa pustimo QuickSort, ker je v najslabšem primeru neučinkovit. Sploh ni quick, predvsem pa ne predvidljiv ... Ravno zato Java IIRC uporablja Mergesort. n log n v najslabšem primeru. @CaqKa: načeloma v redu ideja, v bistvu paralelni bubblesort (kjer je število procesorjev enako številu elementov v seznamu). To bi morda šlo v linearnem času. Hitreje ne. Vendar je take ideje teoretično malo težko obravnavati (morda bi morali za takšne sisteme časovno zahtevnost obravnavati drugače). Sva zašla mnogo preko mojega znanja. :)
Lahko bi pa zdaj pustili ta sortiranja in šli nazaj na temo. :)
Matrin, idealno imaš log(n)delitev, še zmeraj moraš pa vsak(ok, točno polovico, če imaš srečo) element pri vsaki delitvi z nečim primerjat, torej je tudi v najboljšem primeru O(nlogn).
Ja, samo nekateri mislijo, da je vse mogoče. Sortiranje v O(1) in popolno prepoznavanje glasu, tudi med Jasno Kuljaj in Heleno Blagne. Saj če sam malo premisliš, lahko ugotoviš, da v najboljšem primeru lahko izločiš enakost, čisto potrdit je pa skoraj ne moreš, ker tega ne more niti človek.
Če pa še Jasna Kuljaj ne zmore, pol je pa res kriza.
Zloraba oblasti, avtokracija in tema nikoli ne pridejo hipoma, vedno je vmesno
obdobje mračenja, ko se dan preveša v noč; biti moramo pozorni opazovalci
okolja in varuhi luči, da ne postanemo nemočni ujetniki teme. --W. Douglas
Identifikacija s pomočjo glasu je težavna. Rečem telefonu naj pokliče osebo A. Naslednjič ko se mi mudi, mu rečem bolj hitro naj pokliče osebo A, a je ne bo. Moram enostavno tako reči kot sem prvič, drugače sploh ni možno. In v tem primeru Helena Blagne tud sama ne zmore se identificirat, kaj šele da bi naredila to Jasna :)
Ali pa je tale identifikacija drugačna od mobilne identifikacije klicanja?
1. Ja, to JE čisto druga stvar. :) 2. Pri marsikaterem telefonu ni več potrebno snemanje glasovnih oznak, ampak skuša za tvojo izgovorjavo najti ustrezen vnos v imeniku (ali celo ustrezno funkcijo telefona). Vsaj moja Nokia E51 se s tem odlično spopada tudi v naši materinščini.
SmeskoSnezak, drugačna stvar je. Mobi mora ugotovit kaj si ti rekel (s snemanjem ali brez), ta tema je pa o tem, da računalnik ugotovi, da si tisto rekel točno ti in nihče drug. To je še težje. Helena Blagne ima nek značilen glas, morda bi našel nekaj v njem po čemur bi ga ločil od vseh drugih (morda celo od Jasne), ampak čisto splošno to naredit pa zelo verjetno ne moreš. Pa tudi če bi naredil, nikdar ne bi vedel, da si res to naredil :)
Pravzaprav urejanje z O(1) ni nujno nemogoče. Se spomnim pred leti enega članka o analognih računalnikih (zdi se mi, da v ŽiT), kjer je avtor pisal o špagetnem računalniku za sortiranje. Vzameš šop špagetov, jih nalomiš na ustrezne dolžine in označiš (ta del je linearno zahteven), butneš šop ob mizo, da se ena stran poravna, kar jih v konstantnem času uredi, potem pa po vrsti jemlješ najdaljšega iz šopa (spet linearna zahtevost).
Na iPhoneu je predstavljen Googlov iskalnik, ki mu lahko poveš kaj hočeš. In deluje prav presenetljivo dobro.
Nobeden ni govoril o tem, da se ne bi dalo odkriti KAJ je clovek povedal. Tezava je v tem, da ni mogoce dovolj natancno odkriti KDO je tisto povedal. In dvomim, da je clovek kaj boljsi pri resevanju tega problema. Nekdo je lahko prehlajen, nekdo drug pa malo spremeni svoj glas pa ze ne ves vec tocno kdo je kdo.
Pravzaprav urejanje z O(1) ni nujno nemogoče. Se spomnim pred leti enega članka o analognih računalnikih (zdi se mi, da v ŽiT), kjer je avtor pisal o špagetnem računalniku za sortiranje. Vzameš šop špagetov, jih nalomiš na ustrezne dolžine in označiš (ta del je linearno zahteven), butneš šop ob mizo, da se ena stran poravna, kar jih v konstantnem času uredi, potem pa po vrsti jemlješ najdaljšega iz šopa (spet linearna zahtevost).
Zanimiva ideja. Ampak celoten postopek se vedno traja O(n), ker razen O(1) "sortiranja" potrebujes se O(n) "predpriprave" in O(n), ko jemljes vsak spaget ven.
V principu pomoje ne mores priti pod O(n). Ce ne drugega moras, najmanj kar je, vsak element, ki ga zelis posortirati videti (in se torej sprehoditi cez vse). Oz. vsaj po vrsti uporabljati sortirane podatke, ce te to ne zanima namrec sploh nima smisla sortirati. Obstaja sortirni postopek, ki deluje v O(n) - Pigeonhole sort. Ampak tam gre v principu za time / memory tradeoff. Ce imas zelo malo elementov lahko enostavno za vsakega pripravis svojo "luknjo" in ze s tem ko gres samo enkrat cez vsak element das vsakega v svojo "luknjo". Pri vecjem stevilu elementov je vse skupaj rahlo neprakticno.
Eno vprašanje. A je sploh kaj takšnega v glasu, kakšen del spektra, neko valovanje ali bilokaj, po čem bi sploh lahko rekli, da je ta človek res ta človek? Če je odgovor da, potem je treba vedno izločiti ta delček in tega primerjat, z njim delati identifikacijo. Sicer pa je res čisto vseeno in stran vržen čas ter denar. Lahko pa se poglabljajo in raziskujejo, kateri delček spektra, en val ali pač karkoli bi lahko postal identifikator, tisti "del" s katerim lahko identifikacijo/primerjavo sploh delajo. (Seveda če še niso to raziskovali)
Ne govorim za glas, govorim za nek del glasa, ki bi bil uporabljen kot "identifikator", torej govorim o takšnem delu ki se ne spreminja... če pravite, da ga ni, da je glas takšen, da se vsak "delec" spremeni potem je res bolše se s čim drugim ukvarjat. =)
![[:)]](http://slike.slo-tech.com/smeski/icon_smile.gif){kind=icon}
) 
![[:D]](http://slike.slo-tech.com/smeski/icon_biggrin.gif){kind=icon}
![[>:D]](http://slike.slo-tech.com/smeski/icon_twisted.gif){kind=icon}