在实际应用中，声纹识别也存在一些缺点，比如同一个人的声音具有易变性，易受身体状况、年龄、情绪等的影响;比如不同的麦克风和信道对识别性能有影响;比如环境噪音对识别有干扰;又比如混合说话人的情形下人的声纹特征不易提取 ，在使用通讯设备时更无需额外的录音设备;(3)适合远程身份确认，只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录;(4)声纹辨认和确认的算法复杂度低;(5)配合一些其他措施， 这些优势使得声纹识别的应用越来越受到系统开发者和用户青睐，声纹识别的世界市场占有率15.8%，仅次于指纹和掌纹的生物特征识别，并有不断上升的趋势。 这里面其实包含了大部分生物识别系统都适用的重要概念：1：1 和 1：N，同时也包含了只有在声纹识别技术中存在的独特的概念：内容相关和内容无关。 ，Speaker Verification）；如果它只需要你提供生物特征，然后从后台多条生物特征记录中搜寻出哪个是你（即你是谁），或者哪个都不是你，那么它是一个1：N的识别系统（也可以叫辨认，Speaker
各个生物特征识别的优缺点是什么，在产业化进程中有哪些困难需要克服，以及每类生物特征的代表性企业有哪些，今天的文章将为大家详细讲述。 虽然每个人的指纹识别都是独一无二的，但并不适用于每一个行业、每一个人。例如，双手长期徒手工作业的人们便会为指纹识别而烦恼，他们的手指若有丝毫破损或干湿环境里、沾有异物则指纹识别功能要失效了。 ； （3）适合远程身份确认，只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录； （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 当然，声纹识别的应用有一些缺点： （1）同一个人的声音具有易变性，易受身体状况、年龄、情绪等的影响； （2）不同的麦克风和信道对识别性能有影响； （3）环境噪音对识别有干扰； （4）混合说话人的情形下人的声纹特征不易提取 因为它不需要人的行为配合；特别适合于远距离的身份识别。这是任何生物特征识别所无法比拟的；不容易伪装。
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浏览器指纹识别 浏览器指纹识别是继cookie和supercookie之后进行用户跟踪的第三条途径。 在本篇文章中，我们将概述浏览器指纹识别的基础知识，如何使用它来跟踪互联网用户以及可以采取哪些措施来减少发送的详细信息被识别的可能性。 像Google和Bing这样的搜索引擎也不例外，它们采取了多种措施来识别特定用户。 音频指纹 音频指纹测试可以测试设备播放声音的方式。 我们建议尝试使用Panopticlick测试这些选项，并在互联网上找到最合适的组合。如果使用上面列出的所有选项可能会破坏很多网站，而不知道会发生什么。 所以想要找到防御浏览器指纹识别又不导致客户端问题的最佳方法，则需要更综合的手段。
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。 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。 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； ? 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。
由于任何两个人的声纹图谱都有所差异，所以声纹同样具有如指纹生物特征一样的唯一性。“我们将声纹埋伏在你的语音里面，无论说你每次说的内容是否相同，声纹本身均不受影响。” 不过，还有些情况下，大家也会担心：别人也可以盗用我的录音进行声纹识别，这该怎么办？万一哪天我生病了，声音改变识别不了怎么办？ ▌用户总不愿为SaaS买单 需要承认的是，以声密保为代表的声纹识别虽然技术含量高，但消费者目前尚未对其形成高认知度。 在他看来，语音细分很大，包括语音识别、声纹识别、语音合成，以及兴起的语种识别、情感识别等。 “3+2+2‘声纹+’安全架构”，其中，3 表示三生物特征识别的融合，包括声纹识别、唇纹识别、人脸识别；2 是活体检测，就是将声音的内容（包括语音识别、唇语识别）结合起来，并对比内容和时序的综合一致性；
因为智能AI语音助手“小欧”的语音唤醒、解锁功能，用户花了5000元买了一部OPPO的手机。这事没让用户感到兴奋，反而有点恐慌。 根据指示，在录入声音后，应该只有声音的主人能够语音唤醒、解锁，而现在，在用户已经提前录入声音的前提下，他的朋友竟然也通过语音成功唤醒小欧，并解锁手机。 这其中究竟是哪一步出了问题？ 从易用性、准确率、成本、用户接受度等角度出发，对各项生物识别技术做对比。我们可以直观看到，综合评判上，相比于指纹识别、掌型识别、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据优势。 另外，虽然声纹可以实现非接触的，但是在入侵方面也增加了更多的风险，比如录音、合成器合成等。 其中针对某些问题，人工智能技术能够给予一定的帮助，比如环境对声纹收集和比对的影响。 至于其他较为复杂的环境，现在的声纹识别很多都是与语音识别和人脸识别等结合，譬如用户读出一段指定文字，以登录银行账户等，安全指数更高。也因此，从大趋势来讲，声纹识别当不了“独行侠”。
6.png 接下来的一块是声纹的识别，所谓声纹的识别技术，其实就是根据说话人的声波的特性来进行身份的辨识，这种技术已经有了非常广泛的应用范围，比如说根据不同的家庭用户，我们就可以给他定制好个性化应用的组合 很显然，不同的人，例如一个家庭里面不同的家庭成员，偏好的应用组合通常有非常大的区别，这是能够区分各人的身份为前提，需要能够通过声纹技术鉴定出来是哪一位家庭成员。 这里列出来声纹识别目前还存在一些有待攻克的挑战，包括信道的失配，环境噪声，短语音，远场。如果要求一个声纹系统达到很高的识别准确率来确认某说话人的身份，通常需要提供很长的一个句子。 目前我们在短语音方面已经达到了比主流的算法更加精确的识别效果，同时也在进行多系统融合的开发工作。合理布局全局的框架，把我们的创新性的声纹算法和经典的算法融合达到拥有最精准的识别能力。 10.png 大家看一下最后的结果，结合前面声纹得到的用户说话人特征的信息，输入到我们的语音识别模型里面，比较一下，黄色是采用了说话人特征的识别结果，蓝色是则采用之前的没有特征的识别结果，可以得到2%字准的增加
全新发布 PP-VPR ：开源全链路声纹提取与检索系统，10分钟轻松搭建产业级系统。 一键服务化能力：语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类、标点恢复，一键部署五项核心语音服务。 演示效果见文末示例 03 PP-VPR 全链路声纹识别与音频检索系统 声纹特征作为生物特征，具有防伪性好，不易篡改和窃取等优点，配合语音识别与动态密码技术，非常适合于远程身份认证场景。 其中声纹识别作为一个典型的模式识别问题，其基本的系统架构如下： PaddleSpeech 这次开源的 PP-VPR 声纹识别与音频检索系统，集成了业界领先的声纹识别模型，使用 ECAPA-TDNN Demo使用及展示 进入 demo/speech_server 目录下，一键启动语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类和标点恢复服务。 客户端调用，以语音识别为例： 识别结果： 语音合成、声纹识别、声音分类和标点恢复的服务使用类似，可以参考对应的文档。
声纹锁与声纹识别技术原理解析 声纹锁的工作原理是什么？声纹识别技术原理是怎样的？声纹锁也是智能门锁的新兴品种。利用声纹识别技术进行开锁，在门锁中也开锁得到了应用。 什么是声纹锁 声纹锁将声纹识别应用于门禁系统，实现传说中芝麻开门的神话。声纹锁建立在声纹识别技术的基础之上，是声纹识别技术的一个具体的应用。 声纹识别所提供的安全性可与其他生物识别技术（如：指纹、掌形和虹膜）相媲美，而且语音采集装置造价低廉，只需电话/手机或麦克风即可，无需特殊的设备；它与说话语言无关，与方言腔调无关，不涉及隐私问题，适应人群范围很广 前者用以判断某段语音是若干人中的哪一个所说的，是“多选一”问题；而后者用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是“一对一判别”问题。 声纹锁在应用上所遇到的最大挑战在于，应用场合下的环境比较嘈杂时，会严重影响识别效果。因此，能否处理好环境噪音，已成为检验声纹锁成熟度的重要标准。
传统的算法对规则缺陷以及场景比较简单的场合，能够很好工作，但是对特征不明显的、形状多样、场景比较混乱的场合，则不再适用。 近年来，基于深度学习的识别算法越来越成熟，许多公司，例如速嵌智造，把深度学习算法应用到工业场合中。 、棉花检测，以及指纹、汽车牌照、人脸、条码等识别。 如下图所示，这里以QuickEmbed研究的布匹数据作为案例，常见的有以下三种缺陷，磨损、白点、多线。 识别结果如下 工业零件在制造完成的时候，往往需要去检测其完整性和功能性。 4.纺织行业 在某个时刻，我们所有人都买了衣服，发现里面贴着“被(某个数字)检查过”的小标签。这意味着人工检查产品在缝纫、织造等方面的缺陷，并确定其符合公司的质量规格。
卡朋特的诉讼称，这项技术违反了伊利诺伊州的生物信息隐私法案，该法案要求公司通知客户他们正在收集他们的生物信息，包括声纹、指纹、面部扫描、手印和掌纹扫描，但是麦当劳使用语音识别技术接受卡彭特的订单，未经他的同意就收集了他的声纹信息 卡朋特的诉讼称，麦当劳收集顾客的声纹生物识别技术“能够正确解读顾客订单，识别回头客，为顾客提供量身定做的体验。” 并且，“麦当劳的人工智能语音助理不仅仅是实时的声纹分析和识别，还融入了‘机器学习’，利用语音识别和车牌扫描技术来识别独特的顾客，不管他们去哪个地方，并根据他们过去的访问向他们展示特定的菜单项。” 看好人工智能的麦当劳，曾一年买下三家科技公司 对于一个餐饮企业来说，麦当劳可以说是收购科技公司最积极的之一。 随着麦当劳这样的餐饮公司越来越积极地利用这些技术从客户那里收集信息并简化订单，他们遇到的隐私和其他法规问题，将可能迫使他们调整计划甚至完全改变计划。
相比于其他生物识别技术，获取语音识别成本低廉、使用简单，有时只需要一个麦克风即可。蕴含声纹特征的语音获取方便、自然，声纹提取可在不知不觉中完成，因此使用者对其的接受程度也高，还可以实现远程身份确认。 但是，在使用语音识别时，环境噪声和干扰对语音识别会产生严重影响，以至于导致语音识别率低的问题出现。 语音识别的应用领域有哪些？ 居家时刻，语音识别可以带来舒适便捷的生活环境。 甚至在金融反欺诈系统中，声纹反欺诈已经在我国的多家大型金融机构落地，只需要一通电话，几秒钟时间就能远距离辨别说话人的真实身份，并逐步建立金融机构声纹欺诈黑名单，有针对性地进行防范。 相比于其他生物识别技术，获取语音识别成本低廉、使用简单，有时只需要一个麦克风即可。蕴含声纹特征的语音获取方便、自然，声纹提取可在不知不觉中完成，因此使用者对其的接受程度也高，还可以实现远程身份确认。 但是，在使用语音识别时，环境噪声和干扰对语音识别会产生严重影响，以至于导致语音识别率低的问题出现。 语音识别的应用领域有哪些？ 居家时刻，语音识别可以带来舒适便捷的生活环境。
本文意在和读者一起分享声纹识别中主流的技术以及优图实验室在声纹识别的研发积累中取得的成果，希望能让读者对于声纹识别这个糅合语音信号处理+模式识别，且理论研究与工程背景兼具的领域有一个基本又全面的认识。 在继续深入了解建模之前，我们有必要明确声纹识别，或者把范围再缩小一些，明确文本无关声纹识别任务，它的难点在哪里？ 我们难以做到针对每一种信道效应都开发对应专属的声纹识别系统，那么如何补偿这种由于信道易变性带来的干扰。 明确了需要解决的问题之后，再回过来看GMM，它的优势在哪里？ 且行且思-关于声纹的展望与反思 尽管在适配i-vector与文本相关识别中，我们的尝试与探索有了一些突破，但我们仍然需要看到声纹识别在应用中的局限：动态变化的发声器官与声音，它们的稳定性依然还不及人脸与图像 除非哪天中风了，很难想像会有什么理由使得人脸识别失灵；但是感冒发烧则会改变我们的声道结构，自己的声音也会发生变化。 而声纹的识别精度相较人脸与图像还有比较明显的差距。
零售商家利用最新技术分析图片，从中获得消费者兴趣和趋势数据，从而为我们可能希望购买的物品提供更好的建议和意见。 手机也能闻香识人 现在．计算机已经拥有了强大的嗅觉功能。 比如说，IBM技术能够通过识别消毒剂中发现的挥发性有机化合物而“嗅出”清洁度，包括该场所是否清洁，工作人员是否遵守卫生法规等。 网络购物一“触”即发 手机屏幕为什么摸起来像毛衣一样？ 也就是说，如果IT客希望在线购买一件毛衣，他可以抚摸手机屏幕表面，感受其纹理、织物结构、重量、织法，并且感受到穿在身上的样子。 旧M与医疗专家和学术机构合作收集数据，将婴儿声音与身体内部状况和行为关联起来，并且开发了先进的翻译系统。 这种系统可以识别并理解婴儿的咿呀学语，并根据学到的声音含义而让我们知道他们真正想表达什么，这样，我们就可以区分婴儿是饥饿、过热、疲劳还是难受。
，这里比较复杂的是创建CryptoObject对象，如果只是简单测试可以为null，具体代码参考文章末尾提供的项目地址 官方v4兼容包 上面介绍最标准的官方实现指纹识别的方式，当然适配肯定没这么简单 v4包中的类使用与上面标准库中的一致，就是名字不一样而已，这里不再介绍使用方式。介绍了标准的指纹识别接口，下面开始分析指纹识别适配的情况。 如果你想做指纹识别相关的功能，你需要全面了解指纹识别相关的坑。 指纹识别适配 指纹识别适配会有很多问题，这些问题可以从下面三种情况中看出。 1. 6.0及以上系统选择性屏蔽一些机型（有些厂商支持不好） 2. 6.0以下支持标准接口的设备选择性支持（水很深，只能根据数据收集决定哪些设备可以放开） 3. 6.0以下不支持标准接口但有指纹识别的设备根据提供的 如果您想了解指纹识别，您想知道指纹识别怎么适配不同的api版本，那么本项目值得参考。知识这东西，说不定什么时候它就起作用了，技多不压身，多学习多了解是好事。
特别强调的是，声纹鉴别目前已经是公安部的标准，是可以作为证据进行鉴定的。 相较于声纹识别，大众可能对语音识别更为熟悉，但二者有本质的区别。语音识别是“说什么”，声纹识别是“谁在说”。 声纹识别的技术分类 声纹识别在技术方面有分为两类：即说话人确认技术和说话人辨认技术，说话人确认技术是用于判断未知说话人是否为某个指定人；后者则是用于辨认未知说话人是已记录说话人中的哪一位。 主要抽取说话人声音的基音频谱及包络、基音帧的能量、基音共振峰的出现频率及其轨迹等参数表征，然后再与模式识别等传统匹配方法结合进行声纹识别。 声纹识别的优势 ? 此外，物联网正在蓬勃发展，对于没有屏幕和键盘或是屏幕非常小的硬件，语音是目前最合理的操作入口，因此声纹识别也是最适合大范围在物联网场景下使用的验证方式和服务入口。 声纹识别的应用场景 （1）信息领域。 在监狱亲情电话应用中，通过采集犯人家属的声纹信息，可有效鉴别家属身份的合法性。
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