重慶監控公司需打好聲紋識別這張牌
科技不斷(duan)進步(bu),各方(fang)面的技術(shu)也在不斷(duan)融合(he)。聲紋(wen)識別的技術(shu)給傳統的監(jian)控行業帶來了新的活力。
隨(sui)著(zhu)科(ke)技(ji)(ji)的(de)發(fa)展,尤(you)其(qi)是生物科(ke)技(ji)(ji)的(de)不(bu)斷發(fa)展并逐漸(jian)廣泛應(ying)用,包(bao)括人臉、指紋(wen)、掌紋(wen)、聲紋(wen)等生物特征類證據(ju)已成為(wei)公(gong)安和司法(fa)機關破案偵(zhen)查的(de)重(zhong)要證據(ju)之一。
在眾多生(sheng)物(wu)識(shi)別技術中,除(chu)了(le)早已使用多年的指紋識(shi)別、虹膜識(shi)別,近期興起的人(ren)臉識(shi)別技術被用于公司打(da)卡、軟件系統登(deng)錄、家庭或公共場所的安防等多個場景(jing),而語音(yin)識(shi)別技術的用途更是廣(guang)泛,機器人(ren)、智能家居產品、無(wu)人(ren)車等等。
隨著相關(guan)算法的精進,以上生物識別(bie)技術(shu)(shu)的準(zhun)確率已經可以與(yu)人類相媲(pi)美(mei)。而在(zai)這些識別(bie)技術(shu)(shu)愈加成熟之時(shi),越(yue)來越(yue)多的人將目光放在(zai)另外一種(zhong)生物識別(bie)技術(shu)(shu)上——聲(sheng)紋識別(bie)。
什么是聲紋(wen)識別技(ji)術?
聲紋識(shi)別(bie),也稱作說話(hua)(hua)人(ren)識(shi)別(bie),是一種通過聲音判別(bie)說話(hua)(hua)人(ren)身份的技術。人(ren)在講話(hua)(hua)時使用的發聲器官舌(she)、牙齒、喉頭、肺(fei)、鼻腔在尺寸和(he)形態方面(mian)每個人(ren)的差異很大(da),所以任(ren)何(he)兩個人(ren)的聲紋圖(tu)譜都有(you)差異,因而(er)聲紋具有(you)唯(wei)一性。
根據不同(tong)的(de)(de)應用場(chang)景,聲紋識別可(ke)分為說話(hua)人辨識(SpeakerIdentification,SI)和說話(hua)人確認(SpeakerVerification,SV)。SI指(zhi)的(de)(de)是我們(men)有了一段(duan)待測(ce)的(de)(de)語(yu)(yu)音,需要將這段(duan)語(yu)(yu)音與(yu)我們(men)已知(zhi)的(de)(de)一個集合內的(de)(de)一干說話(hua)人進行比(bi)對,選(xuan)取最匹配的(de)(de)那(nei)個說話(hua)人,是一個1對多的(de)(de)判(pan)別問題;SV指(zhi)的(de)(de)是我們(men)有了一段(duan)未(wei)知(zhi)的(de)(de)語(yu)(yu)音,緊接著(zhu)判(pan)斷這段(duan)語(yu)(yu)音是否(fou)來源于這個目標用戶(hu)即可(ke),是一個1對1的(de)(de)二分類問題。
聲紋識別的(de)應(ying)用及成果
在(zai)(zai)應(ying)用上,聲紋識別更大的(de)應(ying)用前景在(zai)(zai)于安防領域,比如刑偵(zhen)破案、門禁、銀(yin)行交易(yi)等(deng)(deng)等(deng)(deng)。此外(wai),在(zai)(zai)智(zhi)能家(jia)居等(deng)(deng)領域,為了安全,也(ye)為了更好的(de)智(zhi)能體驗(yan),比如在(zai)(zai)人(ren)聲鼎(ding)沸情境中(zhong)準確識別哪句話是主人(ren)下達(da)的(de)命令等(deng)(deng),聲紋識別技術也(ye)就漸(jian)漸(jian)受到了重視。
當前,在聲紋(wen)識別需求漸增的(de)情況下,專注于聲紋(wen)識別的(de)企業也有(you)不少(shao),并已(yi)取得了(le)不錯的(de)成果。比如國外(wai)的(de)Nuance、VoiceVault、Voice Biometrics、PhoneFactor,或(huo)是國內(nei)的(de)科大訊飛、中科信利(li)、廈門(men)天聰、上海電(dian)虹(hong)等公司。
以科大(da)(da)訊(xun)飛為(wei)(wei)例,此前,在(zai)(zai)錘子手機的(de)發布會上,羅永浩(hao)成功的(de)為(wei)(wei)科大(da)(da)訊(xun)飛做了一(yi)次(ci)PR,一(yi)時間,科大(da)(da)訊(xun)飛的(de)語(yu)(yu)音識(shi)別(bie)技術受到(dao)了人(ren)們(men)更多(duo)的(de)關注。作為(wei)(wei)同屬(shu)于語(yu)(yu)音技術的(de)“兄弟”,聲(sheng)紋(wen)技術也是科大(da)(da)訊(xun)飛的(de)關注領域,并已研究多(duo)年。在(zai)(zai)2015年,依托于聲(sheng)紋(wen)識(shi)別(bie)、人(ren)臉識(shi)別(bie)技術,科大(da)(da)訊(xun)飛構建了業界首個統一(yi)生(sheng)物認證系(xi)統,用(yong)(yong)人(ren)臉識(shi)別(bie)補(bu)充聲(sheng)紋(wen)識(shi)別(bie)的(de)不穩定性,進一(yi)步的(de)提高了安全性,并在(zai)(zai)金融、保險等領域啟動了大(da)(da)規模的(de)應用(yong)(yong)推廣。
聲紋(wen)識別的(de)優勢(shi)與挑(tiao)戰
聲(sheng)紋(wen)識別(bie)的主要任務包(bao)括:語音(yin)信號處(chu)理、聲(sheng)紋(wen)特征提取、聲(sheng)紋(wen)建模、聲(sheng)紋(wen)比對(dui)、判別(bie)決(jue)策等。
相對于其他(ta)生物(wu)識別技術(shu),在安(an)全性上,聲(sheng)紋識別的(de)唯(wei)一(yi)性不說排(pai)第一(yi),但也是名(ming)列前(qian)茅的(de),縱然(ran)模仿(fang)聲(sheng)音類似,但也是能夠分(fen)辨(bian)的(de)出來的(de)。除了更高的(de)安(an)全指數(shu),與其他(ta)生物(wu)識別技術(shu)相比,聲(sheng)紋識別還有(you)著(zhu)其他(ta)的(de)優勢 :
1、蘊含(han)聲(sheng)紋特征(zheng)的(de)語(yu)音獲取(qu)(qu)方便、自然;2、獲取(qu)(qu)語(yu)音的(de)成本低(di)廉,使用(yong)簡單,像(xiang)麥克風(feng)、通訊設備等皆可;3、適合(he)遠程身份確(que)(que)認;4、聲(sheng)紋辨(bian)認和確(que)(que)認的(de)算法復雜度低(di);5、配合(he)一(yi)些其(qi)他(ta)措施,如(ru)通過語(yu)音識別進行內容鑒別等,可以提(ti)高準確(que)(que)率;
不過,縱然有(you)著(zhu)這(zhe)么多的優勢,但(dan)在實際操作中,聲紋識別卻面臨著(zhu)重(zhong)大的挑(tiao)戰:
1、如何(he)建立(li)聲紋(wen)(wen)庫(ku)和特征 :從理論上講,聲紋(wen)(wen)的(de)獲取(qu)是(shi)極其(qi)容(rong)易的(de),但(dan)這(zhe)僅(jin)僅(jin)是(shi)針對(dui)國家相關機構,如目前聲紋(wen)(wen)庫(ku)最全(quan)的(de)公安(an)。對(dui)企業而言,所(suo)有的(de)聲紋(wen)(wen)數據(ju)都需要他們自行采(cai)集,這(zhe)是(shi)一件相當具(ju)有難度的(de)任務(wu)。另(ling)外,在數據(ju)不全(quan)面的(de)情形(xing)之下,聲紋(wen)(wen)特征的(de)提取(qu)和建立(li)也就(jiu)受(shou)到了阻礙,從而就(jiu)難以訓練聲紋(wen)(wen)識(shi)別的(de)機器學習算法,以提高識(shi)別的(de)準確率。
2、如何降(jiang)低(di)內外環(huan)境(jing)對(dui)于聲(sheng)紋的(de)(de)影響 :目(mu)前,人們對(dui)聲(sheng)紋識別(bie)(bie)的(de)(de)要求(qiu)已(yi)經(jing)不(bu)(bu)僅僅滿足(zu)于靜態檢(jian)測(ce),更多的(de)(de)是(shi)動態檢(jian)測(ce)。在外部(bu)環(huan)境(jing)中,首(shou)先(xian),聲(sheng)音(yin)(yin)是(shi)通過錄音(yin)(yin)設(she)備進行采集的(de)(de),不(bu)(bu)同(tong)的(de)(de)型(xing)號的(de)(de)錄音(yin)(yin)設(she)備對(dui)語音(yin)(yin)都會(hui)造(zao)(zao)成一定(ding)程度上的(de)(de)畸變,同(tong)時由于背景(jing)環(huan)境(jing)和傳輸信道(dao)等的(de)(de)差異,對(dui)語音(yin)(yin)信息也(ye)會(hui)造(zao)(zao)成不(bu)(bu)同(tong)程度的(de)(de)損傷。這些情(qing)況(kuang)的(de)(de)出(chu)現為聲(sheng)紋識別(bie)(bie)增添(tian)了不(bu)(bu)少的(de)(de)問題(ti)(ti)。比如外部(bu)環(huan)境(jing)的(de)(de)影響,哪怕是(shi)如今發展較(jiao)為完善、已(yi)經(jing)實現落地的(de)(de)語音(yin)(yin)識別(bie)(bie)技術(shu),降(jiang)噪以及去混響方面也(ye)依然是(shi)其運行中的(de)(de)一大難題(ti)(ti)。
此外,在內(nei)(nei)部環(huan)境(jing)中,對于同(tong)一(yi)個(ge)用戶,即便采(cai)集到的(de)(de)(de)兩(liang)段語音內(nei)(nei)容都是相同(tong)的(de)(de)(de),但由于情(qing)緒(xu)、語速、疲勞程度等原因,語音都會(hui)有一(yi)些(xie)差異性。在這方面(mian),小伙伴就曾做過實驗,以不同(tong)的(de)(de)(de)嗓音、速度喚(huan)醒iPhone 7中的(de)(de)(de)Siri,結果(guo)顯示,只(zhi)有與提前錄制(zhi)的(de)(de)(de)語音同(tong)樣(yang)的(de)(de)(de)嗓音、速度才能成(cheng)功喚(huan)醒。
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