本文摘要：前段时间，OPPO车祸上了冷侦。
前段时间，OPPO车祸上了冷侦。因为智能AI语音助手“小欧”的语音苏醒、关卡功能，用户花上了5000元买了一部OPPO的手机。
这事没有让用户深感激动，反而有点混乱。根据命令，在载入声音后，应当只有声音的主人需要语音苏醒、关卡，而现在，在用户早已提早载入声音的前提下，他的朋友居然也通过语音顺利苏醒小欧，并关卡手机。这其中到底是哪一步出有了问题？答案是，语音辨识。
说道得更加精确一点，是手机系统的声纹识别过于精确。声纹识别很“高调”，但掩饰不了市场受到影响就像这个世界上没任何两片树叶的纹理是一样的，即使是双胞胎，他们的舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态等方面多多少少都会有些差异，即便是声音听得一起相近，但声纹图谱总归是有所不同的。具体说来，声纹识别是生物识别手段的其中一种，跟它归属于同一家族的还有指纹识别、人脸识别、虹膜识别等等。
在现实生活中，辨识技术一般来说都被用来作为交互或是安全性证书的一种手段，声纹识别亦无法免俗。目前，声纹识别技术仅次于的市场在于安防和金融。其中，尤为经典、性刺激的当属刑侦。
最佳例子来自2017年的热播剧《人民的名义》，针对陈海再次发生车祸一事，反贪局局长侯亮平与京州公安局局长赵东来在全场展开探究分析，提及陈海在车祸前共计收到两个举报电话，京州公安局将两个电话交由有所不同技术部门展开了两次检验，最后得出结论，两通电话举报人的声音并非蔡顺利一人。如何告诉声音不是同一个人的？这其中所用于的技术就是声纹识别。更进一步谈，这是1对1的声纹识别技术，通过将电话中的声纹与数据库中蔡顺利的声纹特征展开1对1核对。
而在金融领域，声纹识别技术也被用作用户身份证实等方面，譬如银行系统不会拒绝用户指定时先行讲出一段登录文字，从而展开声纹数据的核对，以证实用户否为本人。可以说道，在安防／金融等领域，声纹识别具有先天的落地场景和受到影响前景。安防／金融等应用于场景之外，声纹识别也逐步地在智能硬件、智能家居等产品或场景内构建落地。
以智能家居场景内的智能音箱为事例。最初智能音箱并不具备声纹识别的功能，这也就意味著任何人都可以苏醒它并对其下指令。而当有多人同时倾听时，智能音箱就不会再次发生“指令恐慌”的问题。
如果任何人都可以通过智能音箱展开仅有场景掌控，那么毫无疑问为不法分子获取了作案便捷。因此，出于安全性、指令接管准确性、个性化等因素，声纹识别技术也慢慢在智能家居、智能硬件等场景中构建渗入。目前，在声纹识别技术的应用于方面，除了终端安防、金融等行业，诸如长虹等硬件厂商也研发并发售了不具备声纹识别功能的智能电视、智能手机等等。从近几年的情形可以显现出，比起于指纹识别、人脸识别等生物识别技术，声纹识别是“高调”的，但市场需求是的确不存在的，且市场热度也有下降趋势。
比起其他家族成员，声纹识别的茁壮过程具有许多“拦路虎”此前，智研咨询公布《2018－2024年中国声纹识别技术行业市场运营态势及发展前景预测报告》，内容中认为，2017年声纹识别技术的全球收益为1．32亿美元，而这一数值在几年将减至1．59，增长速度超过20．5％，预计到2021年，声纹识别技术的全球收益将超过2．64亿美元。仅有从这一数值来看，声纹识别的市场预期还是极大的。但另一方面，这一市场预期又无非有点过于看头。
国际权威调研机构GenMarketInsights公布了《全球人脸识别设备市场研究报告2018》，报告称之为，2017年全球人脸识别设备市场价值为10．7亿美元，到2025年底将超过71．7亿美元，在2018年至2025年期间将以26．8％的速度快速增长。一旁是个位数，一旁是十位数，这中间的差距之大十分显著。
此外，我们再行看另外一组对比：从易用性、准确率、成本、用户接受度等角度抵达，对各项生物识别技术做到对比。我们可以直观看见，综合评判上，比起于指纹识别、掌型辨识、人脸识别、虹膜识别等生物识别技术，声纹识别在各方面都占有优势。那么，我们就困惑了：市场不存在市场需求，易用性、准确率、成本、用户接受度等方面又比其他生物识别技术更加有优势，缘何声纹识别技术的市场占有率相比之下领先于人脸识别等技术？问题就出有在数据的收集和覆盖范围上。在本文开始，我们就提及纵然是双胞胎，他们的声纹特征也是有所差异的，不过更加精确地谈，声纹是一种“比较唯一”的生物特征。
在实际应用于中，声纹识别不受影响的因素较为多，首先登记模型上，受限于环境、身体状态等因素，一个人的声音不会再次发生不必的变化；其次在应用于中，也不会不受登记环境跟检验环境不完全一致导致的失配问题，导致声纹无法给定；最后，声纹也不会随着年龄的变化而变化。另外，虽然声纹可以构建非认识的，但是在侵略方面也减少了更加多的风险，比如录音、合成器制备等。
其中针对某些问题，人工智能技术需要给与一定的协助，比如环境对声纹搜集和核对的影响。一般情况下，在语料覆盖率充足原始的前提下，将之用作模型的搭起和训练，在最后实际应用于场景中，即使面临喧闹的环境，系统在萃取声纹特征时之后不会将这些因素“去除”，从而保证声纹特征的精准。
什么是语料？是指一个人的声纹数据。不过，用无限大元创始人兼任CEO温正棋的话来说，面临环境失配问题，现在更好的是通过语料的覆盖率来解决问题。在其显然，技术的成熟度很大程度上也是倚赖语料的累积度。
语料累积的全面与原始，这牵涉到到背后的声纹数据库否全面覆盖面积了不必环境、有所不同状态等场景下的声纹特征。对于一般企业而言，这是一个极具可玩性的工作。
语料的原始与否影响了模型训练的精确度，也影响了声纹识别技术在实验室之外的商业化落地，特别是在是面临1对N的“说出人辨识”的情况，相对于1对1的“说出人证实”，“说出人辨识”不会拒绝系统通过声纹识别技术在多个人中找到一个人，这对系统的语料原始度、声纹特征提取的准确度等多个方面明确提出了拒绝。未来，声纹识别当不了“独行侠”现如今，以智能手机为事例，各大手机生产商、应用于开发商更加乐意使用人脸识别技术来用作证书关卡、证书缴纳。
而在机场、高铁等场地，人脸识别检票等设备也不应更为少见。在这些场景中，人脸识别技术被作为安全性证书技术独立国家用于。
那么，某种程度是安全性证书技术，声纹识别是不是机会来当一回“独行侠”？严格说来，声纹识别当“独行侠”的机会很少，微乎其微。只有在比较局限的场景中，譬如比较外来因素影响较小的家居环境等等，用户只必须提早载入自己多种状态的声纹并动态改版，系统将需要独立国家获取服务。至于其他更为简单的环境，现在的声纹识别很多都是与语音辨识和人脸识别等融合，譬如用户朗读一段登录文字，以指定银行账户等，安全性指数更高。也因此，从大趋势来讲，声纹识别当不了“独行侠”。
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