声纹识别技术的现状、局限与趋势

最新推荐文章于 2025-06-01 10:03:29 发布
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分类专栏： 硬创公开课 文章标签： 声纹识别技术 声智科技 声纹
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本文介绍了声纹识别技术的基本原理、应用现状、存在的局限性以及未来的发展趋势。声纹识别作为生物识别技术的一种，已经在法律、安全等领域得到应用，但受到噪音、多人说话和个体差异等因素的影响，技术仍有待完善。未来，深度学习有望推动实时声纹识别的突破，但数据质量和标注是关键挑战。

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导语：本文内容来自声智科技创始人陈孝良在雷锋网硬创公开课的分享

编者注：本文内容来自声智科技创始人陈孝良在雷锋网硬创公开课的分享，由雷锋网(公众号：雷锋网)旗下栏目“新智造”整理。

声纹识别技术的现状、局限与趋势丨硬创公开课

嘉宾简介：陈孝良，博士，声智科技创始人，曾任中科院声学所副研究员和信息化办公室主任，中科院上海高等研究院客座，北京市公安局首届网络应急专家，主要从事声学信号处理和 GPU 深度学习算法研究工作。

声纹识别还是一个比较窄的学科，应用也相对较少，在此之前，先给大家看几个声纹的例子。

声纹识别技术的现状、局限与趋势丨硬创公开课

1个月大婴儿的哭声声纹

声纹识别技术的现状、局限与趋势丨硬创公开课

男人的口哨声声纹

声纹识别技术的现状、局限与趋势丨硬创公开课

下雨打雷声声纹

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基于深度学习的声纹识别
AI天才研究院
08-22 1256
1. 背景介绍 1.1 声纹识别的兴起与发展 声纹识别，也称为说话人识别，是指通过分析语音信号中的独特特征来识别说话人身份的技术。近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，声纹识别领域取得了显著的突破，其准确率和鲁棒性得到了极大的提升。 1.2
说话人识别（声纹识别）综述
码匀的博客
08-07 3379
目录声纹识别背景介绍声纹识别组成数据特征模型评价指标声纹识别目前的挑战参考文献 声纹识别背景介绍 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。在现实生活中声纹识别的应用任务非常广泛，主要可以分为以下几个： 说话人鉴别，这是一个一对多的任务，通过输入一段说话人声音判断这段声音属于哪个人（即你是谁？)。实际应用主要有刑侦破案，智能客服以及智能家居等。 说话人确认，这是一个一对一的任务，通过输入一段话来判断这段话是否为系统中设定的人所说的（即你是不是你？）。实际应用有账号登录，机主核对等。该
声纹识别概述（1）初识
Robin_Pi的博客
08-19 1万+
声纹识别初识声纹声纹概念声纹识别的原理声纹识别的技术指标影响声纹识别水平的因素 初识声纹 声纹概念 声纹(Voiceprint)是用电声学仪器现实的携带言语信息的声波频谱， 是由波长频率以及强度等百余种特征维度组成的生物特征，具有稳定性、可测量性、唯一性等特点。 每个人的语音声学特征既有相对稳定性，又有变异性，不是一成不变的。这种变异可来自生理、病理、心理、模拟、伪装，也与环境干扰有关。 声纹识别的原理 人声差异的主要方面： 共鸣方式特征：咽腔共鸣、鼻腔共鸣和口腔共鸣 嗓音纯度特征：不同人的嗓音，纯度一般
声纹识别_
TomCruisePro的博客
02-10 4866
声纹识别和语音识别的区别 1.两者在原理上一样，都是通过采集语音信息进行分析和处理，提取相应的特征或建立模型，然后做出判断 2.两者识别的目的：语音识别通过识别说话的内容转化为文字，而声纹识别则是要识别说话人的身份，是一种生物识别技术 3.声纹识别是通过语音波形反应说话人的生理和行为特征的语音参数，进而连接到声纹库，因此，声纹识别不注重语音信号的语义，而是从语音信号中提取个人声纹特征，挖掘出包含在语音信号中的个性因素。 文本相关 语音识别有文本相关和文本无关两种。 文本相关要求用户按照给定的内容发音，每个人
基于深度学习方法的声纹识别（Speaker Recognition）论文综述
YZhang0108的博客
04-30 6865
声纹识别（Speaker Recognition），是一项提取说话人声音特征和说话内容信息，自动核验说话人身份的技术。 声纹识别通常分为两类：Speaker Verification （说话人验证）和Speaker identification （说话人识别）。 Speaker Verification （说话人验证）：使用自己的语音进行验证。如果说话人宣称是某个身份，使用语音对此进行验证。 S...
声纹识别技术五大发展趋势总结
KuAI_KST的博客
10-16 3457
走出实验室的声纹识别技术因其广阔的应用场景和价值，从特定领域到民用领域，在国内外正迎来第一波商用化浪潮。 而与此同时，关于声纹识别技术研究的成熟度以及安全可靠性，一直是应用领域讨论的重点，本文基于时下声纹识别技术研究的前沿观点，总结出五大发展趋势： 1、声纹识别研究朝着深度学习和端到端方向发展 语音作为语言的声音表现形式，不仅包含了语言语义信息，同时也传达了说话人语种、性别、年龄、情感、信道、嗓音...
人工智能技术在智能声纹识别系统中的应用.pdf
09-05
总结，人工智能技术与声纹识别技术的融合是生物识别技术发展的重要趋势。通过人工智能技术，智能声纹识别系统不仅可以提高识别效率，还能增强系统的抗干扰能力和安全性，为各个领域的身份验证提供更加可靠的技术支撑...
一文看懂“声纹识别VPR” | AI产品经理需要了解的AI技术概念_团员分享_@cony
hanniman
12-10 3025
前言：声纹识别是AI领域中一个看似很小、但其实有机会在近期落地，且比较有意思的细分方向；本文作者是“AI产品经理大本营”团员@cony ，她总结了AI产品经理“最必要”了解的声纹识别技...
16、探索生物识别技术：现状、挑战与未来方向
最新发布
ice55的博客
06-01 50
本文详细探讨了生物识别技术的现状、挑战与未来发展方向。从生物识别的基本类型如指纹识别、面部识别和虹膜识别，到其在安全监控、金融、智能家居等多个领域的应用进行了介绍。同时，分析了该技术面临的技术局限性、隐私与安全等挑战，并提出通过多模态融合等方式提升系统性能。此外，文章还展望了生物识别技术在未来的发展趋势，包括新型生物特征的应用以及深度学习带来的变革。
声纹技术（三）：声纹识别技术
u013250861的博客
06-24 3588
广义上讲，声纹技术是一个宽泛的概念，其包含了许多不同的技术及应用。在所有这些技术中，声纹识别技术是其他技术的基础。无论是第5 章将要介绍的声纹分割聚类技术，还是第6 章将要介绍的基于声纹的语音合成、人声分离及语音活动检测等，都离不开与声纹识别模型的协同工作，其中的声纹识别模型既可以是事先预训练好的（pre-trained），也可以是联合训练（joint training）得到的。因此，本章也是本书最重要、最核心的章节。声纹识别，也称为说话人识别，在英文中对应若干种说法，例如voice recognition
声纹识别资料
07-07
Dragonfly was written to make it very easy for Python macros, scripts, and applications to interface with speech recognition engines. Its design allows speech commands and grammar objects to be treated as first-class Python objects. This allows easy and intuitive definition of complex command grammars and greatly simplifies processing recognition results.
声纹识别原理、技术及应用
09-01
声纹识别原理、技术及应用 洪青阳副教授 厦门大学信息科学与技术学院
说话人识别（声纹识别）发展史简单总结——（阶段学习总结，GMM,GMM-UBM,GMM-SVM理解）
Devlegal的博客
12-07 5917
本文的创新点与关键点之一：GMM,GMM-UBM,GMM-SVM的理解 大概是从10月20号开始由于项目需要开始接触说话人识别这一研究方向，这一个多月的时间主要是看论文中文英文，尤其是综述文章，当然也试着了解传统方法背后的思路和原理。经过这段时间的学习，有了一点自己的理解，故分享出来加深自己对理解的把握顺便水水文章。本文先是按照说话人识别发展脉络来展开，然后对五个传统方法进行了解读： 如图1所示：目前学术界主流将说话人识别发展分为了三个阶段：特征工程，统计模型和深度学习。如果我们按说话人识别的应用方法
声纹识别技术
Never-Giveup的博客
12-18 9194
语音识别、声纹识别、语义识别的区别 很多除接触AI的小伙伴， 不清楚语音识别和声纹识别的区别，经常混淆概念，以为语音识别、声纹识别、语义识别是同一回事，其实不然。 声纹识别和语音识别在原理上一样，都是通过对采集到的语音信号进行分析和处理，提取相应的特征或建立相应的模型，然后据此做出判断。但二者的根本目的，提取的特征、建立的模型是不一样的。 语音识别的目的： 识别语音的内容。并以电脑自动将人类的语音...
声纹识别（语音识别）算法工程师必备技能
声纹感知 洞察芯声
05-02 2021
声纹识别（语音识别）算法工程师必备技能：编程语言、语音识别算法框架及神经网路训练框架。
声纹识别概述（3）声纹识别系统
Robin_Pi的博客
08-20 7081
参考： 声纹识别是个什么原理?
声纹识别（1）声纹识别的测试集和数据预处理
Robin_Pi的博客
11-26 4600
声纹识别技术小结：声纹建模技术1. 测试集2. 数据预处理2.1 音频质量检测和过滤2.2 音频质量提升3. 常用数据集 1. 测试集 之前也提到，声纹识别系统的测试阶段包括说话人注册和测试识别两个阶段：注册集输入作为底库，验证集输入作为测试数据。 这部分讲一下在测试阶段（默认声纹的特征提取模型已知），注册集和测试集应该如何划分。 首先，必须确认一点：注册集和验证集都属于测试集； 其次，注册集和验证集都需要包含测试集中全部的说话人； 最后，注册集和测试集中相同说话人下面的子集是不重复的（必须是不
声纹识别知识整理
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James_bobo的博客
11-21 1万+
一、算法总览 1. 最早的GMM-UBM i-vector 利用GMM高斯混合模型提取特征i-vector；克服训练数据不多的情况，引入UBM；将语音分为说话人空间和环境空间，解决环境带来的信道，PLDA实现信道补偿，将提取的i-vector更加纯粹。 当然，获取i-vector的方法不仅仅局限在高斯混合模型，利用一起其它的机器学习方法进行补充一样可以，甚至是DNN提取的特征。 2. DNN DN...
说话人概述
weixin_38858860的博客
05-20 1295
技术专题】说话人识别（Speaker Verification）综述 Posted on 2018-07-10 | In Speaker Verification | | Visitors: 404 Words count in article: 4.3k | Reading time ≈ 16 技术介绍 技术应用 声纹识别（speaker verification），也称做说话...
声纹识别技术：发展历程与应用
"声纹识别技术的发展与应用" 声纹识别技术是20世纪的一个重要技术突破，它在20世纪60至70年代初开始崭露头角，当时的研究焦点在于提取和选择能有效区分不同说话人的声学特征参数。这一时期，倒谱比较和线性预测分析...
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