声纹识别技术:安全指数更高但其发展仍面临重重阻碍

在众多生物识别技术中,除了早已使用多年的指纹识别、虹膜识别,近期兴起的人脸识别技术被用于公司打卡、软件系统登录、家庭或公共场所的安防等多个场景,而语音识别技术的用途更是广泛,机器人、智能家居产品、无人车等等。

随着相关算法的精进,以上生物识别技术的准确率已经可以与人类相媲美。而在这些识别技术愈加成熟之时,越来越多的人将目光放在另外一种生物识别技术上——声纹识别。

什么是声纹识别技术?

声纹识别,也称作说话人识别,是一种通过声音判别说话人身份的技术。人在讲话时使用的发声器官舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大,所以任何两个人的声纹图谱都有差异,因而声纹具有唯一性。

根据不同的应用场景,声纹识别可分为说话人辨识(SpeakerIdentification,SI)和说话人确认(SpeakerVerification,SV)。SI指的是我们有了一段待测的语音,需要将这段语音与我们已知的一个集合内的一干说话人进行比对,选取最匹配的那个说话人,是一个1对多的判别问题;SV指的是我们有了一段未知的语音,紧接着判断这段语音是否来源于这个目标用户即可,是一个1对1的二分类问题。

声纹识别的应用及成果

在应用上,声纹识别更大的应用前景在于安防领域,比如刑侦破案、门禁、银行交易等等。此外,在智能家居等领域,为了安全,也为了更好的智能体验,比如在人声鼎沸的情境中准确识别哪句话是主人下达的命令等,声纹识别技术也就渐渐受到了重视。

当前,在声纹识别需求渐增的情况下,专注于声纹识别的企业也有不少,并已取得了不错的成果。比如国外的Nuance、VoiceVault、Voice Biometrics、PhoneFactor,或是国内的科大讯飞、中科信利、厦门天聪、上海电虹等公司。

以科大讯飞为例,此前,在锤子手机的发布会上,罗永浩成功的为科大讯飞做了一次PR,一时间,科大讯飞的语音识别技术受到了人们更多的关注。作为同属于语音技术的“兄弟”,声纹技术也是科大讯飞的关注领域,并已研究多年。在2015年,依托于声纹识别、人脸识别技术,科大讯飞构建了业界首个统一生物认证系统,用人脸识别补充声纹识别的不稳定性,进一步的提高了安全性,并在金融、保险等领域启动了大规模的应用推广。

声纹识别的优势与挑战

声纹识别的主要任务包括:语音信号处理、声纹特征提取、声纹建模、声纹比对、判别决策等。

相对于其他生物识别技术,在安全性上,声纹识别的唯一性不说排第一,但也是名列前茅的,纵然模仿声音类似,但也是能够分辨出来的。除了更高的安全指数,与其他生物识别技术相比,声纹识别还有着其他的优势:

1、蕴含声纹特征的语音获取方便、自然;

2、获取语音的成本低廉,使用简单,像麦克风、通讯设备等皆可;

3、适合远程身份确认;

4、声纹辨认和确认的算法复杂度低;

5、配合一些其他措施,如通过语音识别进行内容鉴别等,可以提高准确率;

不过,纵然有着这么多的优势,但在实际操作中,声纹识别却面临着重大的挑战:

1、如何建立声纹库和特征:从理论上讲,声纹的获取是极其容易的,但这仅仅是针对国家相关机构,如目前声纹库最全的公安。对企业而言,所有的声纹数据都需要他们自行采集,这是一件相当具有难度的任务。另外,在数据不全面的情形之下,声纹特征的提取和建立也就受到了阻碍,从而就难以训练声纹识别的机器学习算法,以提高识别的准确率。

2、如何降低内外环境对于声纹的影响:目前,人们对声纹识别的要求已经不仅仅满足于静态检测,更多的是动态检测。在外部环境中,首先,声音是通过录音设备进行采集的,不同的型号的录音设备对语音都会造成一定程度上的畸变,同时由于背景环境和传输信道等的差异,对语音信息也会造成不同程度的损伤。这些情况的出现为声纹识别增添了不少的问题。比如外部环境的影响,哪怕是如今发展较为完善、已经实现落地的语音识别技术,降噪以及去混响方面也依然是其运行中的一大难题。

此外,在内部环境中,对于同一个用户,即便采集到的两段语音内容都是相同的,但由于情绪、语速、疲劳程度等原因,语音都会有一些差异性。在这方面,镁客君的小伙伴就曾做过实验,以不同的嗓音、速度唤醒iPhone 7中的Siri,结果显示,只有与提前录制的语音同样的嗓音、速度才能成功唤醒。

原文发布于微信公众号 - 镁客网(im2maker)

原文发表时间:2016-12-05

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