相較于指紋識别、人臉識别的火熱，或許大家對聲紋識别還是相對陌生的。但其實在生活中，聲紋識别應用已經展開，如在微信的賬号登錄中就有一種通過聲紋識别登錄的方式，用戶通過讀某一串數字與事先錄入的該串數字的聲紋進行對比，判斷是否為同一個人，驗證通過即可登錄。公安機關也用聲紋識别來對重點人員進行布控，一旦捕捉到相關聲紋信息，馬上采取相關措施。

目前，随着聲紋識别技術的不斷提高，相關熱度也在上漲，未來潛力巨大！那麼，關于聲紋識别，你了解多少呢？今天小編就帶你來了解下聲紋識别！

什麼是聲紋識别？聲紋跟指紋一樣，具備唯一性，一般情況下難以被模仿。而聲紋識别技術就是通過提取身份特征信息和聲紋特征，再把聲信号轉換成電信号，用計算機通過相關算法進行比對識别的技術。其關鍵技術有以下兩點：

1、語音特征參數提取技術

簡單來講就是要從講話人的語音中提取出特定器官結構、行為習慣的特征參數。這項參數的特點是較為穩定，不會随時間或環境的變化發生太明顯的改變，且不易模仿、具備較強的抗噪性。這點其實很好理解，每個人由于語音器官的差異導緻了不同的發音習慣，其語音特征是難以被輕易模仿的。

2、模式匹配識别判斷技術

該技術實施的第一步是要獲取跟講話人個性相關的特征參數，再根據一定的準則，将未識别的特征參數與模型庫中訓練好的模型進行特征匹配，最終根據相似度得出最匹配的結果并進行輸出。其中在模型匹配中常用到的幾種模型有矢量化模型、随機模型、神經網絡模型等。

聲紋識别系統 - 技術原理基本框圖

得益于人工智能機器學習技術的成熟，以及傳感器、麥克風、通信信道等技術的進步，聲紋識别雖然不能确保100%識别出欺詐，但成功率仍然較高。

聲紋識别的優勢與劣勢

聲紋識别相對其他生物特征識别有什麼優劣勢，除了聲紋識别以外，常見的生物特征有指紋、掌紋、人臉、虹膜、視網膜等。生物特征代表了每個人固有的特點，它具有普遍性、唯一性、穩定性和不易複制性等。

與其他這些生物特征相比，聲紋主要有以下三方面的優勢：

1、非接觸、易接受：

聲紋由于其非接觸性是可以用于遠程領域的生物識别技術。另外蘊含聲紋特征的語音獲取方便、自然。在采集過程中涉及到的用戶個人隐私信息較少，因此更容易被使用者接受。

2、成本低：

語音采集裝置成本低廉，使用簡單，一個麥克風即可，在使用通訊設備(如電話、手機)時更無需額外的錄音設備。

3、僞造難：

聲紋信息必須是活體采集，可使聲紋口令動态變化而無需擔心密碼遺忘、丢失和竊取問題，防止錄音假冒。

當然，聲紋也有其自身的劣勢，聲紋特征的穩定性不夠，受附着語音長短、内容、采集信道及環境、包括說話人自身身體情況影響，自動識别效果不及指紋等生物特征。

聲紋識别與語音識别有何不同？

說到這裡你或要問，語音識别和聲紋識别都是聲音的識别，它們又有什麼關系？兩者一樣嗎？其實聲紋識别和語音識别在原理上是一樣的，都是通過對采集到的語音信号進行分析和處理，提取相應的特征或建立相應的模型，然後據此做出判斷，屬于人工智能智能語音研究方向。但二者的根本目的，提取的特征、建立的模型是不一樣的。

語音識别的目的：識别語音的内容。并以電腦自動将人類的語音内容轉換為相應的文字或者執行相關的指令，如語音輸入文字、智能音響等。

聲紋識别的目的：識别說話人的身份。又稱說話人識别，是生物識别技術的一種。

語義識别的目的：對語音識别出來的内容進行語義理解和糾正，比如同聲翻譯機。

目前，在智能語音領域，語音識别賽道各家水平差距不大，為了避免同質化競争，許多公司選擇從“聲紋識别”切入，也因此成為新的藍海市場。近期進行的聲紋識别國際賽事-VoxSRC比賽上，包括IDLab、字節跳動、昆山杜克大學、西北工業大學、思必馳、聯想集團等國内外高校、研究機構和企業都來參加比賽。通過網上搜索也可以看到華為雲、科大訊飛、騰訊雲、國音智能、中科昊音、聲揚科技、靈雲等一批優秀的聲紋識别企業。

聲紋識别應用于哪些領域？

目前來說，聲紋識别技術在公安和金融領域比較受青睐。

公安領域：

聲紋識别可以用于重點人員布控、偵查破案、反電信欺詐、治安防控、司法鑒定、審訊室建設、網絡身份認證等。

1)重點人員布控——建立重點人員聲紋數據庫，在110接警、重點區域範圍、重大活動期間等，一旦發現重點人員、黑名單人員聲紋信息，即進行預警，有效進行事前預防。在建立重點人員聲紋數據庫時，需要先對聲紋進行采集，目前在公安領域主要是标準聲紋采集。

2)偵查破案——利用聲紋識别技術海量篩查優勢，進行“案查人”、“人查案”、“案查案”與“人查人”等多種排查方式，縮小偵查範圍，提高辦案效率，公安領域要求聲紋數據庫的聲紋比對系統能夠提供1：N大庫檢索比對，同時要支持千萬庫容建設。

3) 反電信詐騙——利用聲紋鑒定技術對電信詐騙等案件中的涉案語音進行個體、團夥的識别，确定犯罪嫌疑人身份，為偵查破案、案件訴訟提供技術支撐。

4)治安防控——利用“語種識别”、“内容識别”、“聲紋特征識别”等聲紋綜合分析技術，對重點人員進行布控，一旦出現立即進行關注控制。

5)身份認證——在監獄親情電話應用中，通過采集犯人家屬的聲紋信息，可有效鑒别家屬身份的合法性。在司法社區矯正應用中，通過識别定位手機位置和呼叫對象說話聲音的個人特征，系統就可以快速的自動判斷被監控人是否在規定的時間出現在規定的場所，有效地解決人機分離問題。

金融領域：

聲紋識别技術主要可以用于以下幾個場景：

1) 登錄、支付場景——采用聲紋識别技術，自動匹配用戶個人身份信息，完成登陸、支付的身份驗證，一般采用文本相關的方式，既8位随機動态數字串或者固定文本。

2)業務核身——采用聲紋識别技術，在業務溝通中完成用戶身份核驗，在自動匹配業務辦理的信息，進行比對，完成業務辦理的身份核驗，一般采用文本無關方式，如開卡開戶。

3) 信貸場景——采用聲紋識别技術，在信審環節對用戶身份進行識别，并查驗是否為黑中介(黑名單用戶)，完成信審身份審核，采用文本無關的方式。

4)金融反洗錢——采用聲紋識别技術，在判定出疑似洗錢行為後對用戶進行電話遠程身份驗證以及自動對用戶信息核對，完成可疑用戶身份核驗，采用文本無關的方式。

其實聲紋識别技術現在很廣泛的應用公安司法、軍隊國防領域中，我國的天網系統裡也有着聲紋識别的存在，這極大的保障了我們日常生活中的安全。

來源：安防展覽網

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