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声纹识别会成为下一个人脸识别市场吗?

[摘要] 站在人工智能、生物识别这两股强大的技术风口之上,前有人脸识别,声纹识别市场也正延续着人脸识别的发展路径,在算法涌现、平台崛起和场景化落地的历程中兀自发展和演进。

  为了更好地展开声纹识别的技术应用,正如技术的落地路径一样,声纹识别也正在经历着技术产品化、平台化和场景化应用的阶段和流程。针对不同的应用场景,市场上相关声纹识别产品已经具备了一定规模和多样性,包括终端和平台型产品,比如各类专用的声纹采集设备、声纹鉴定软件系统以及声纹布控系统平台等。

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       声纹识别正在历经产品化、平台化和场景化落地

  声纹的采集、识别、鉴定等环节同样也是厂商核心技术的比拼环节。由于声音不同于视频图像信息,它是动态的且无形的,那么,如何实现声纹的采集和识别分析处理呢?此前笔者特别采访了微纳感知计算技术有限公司 CTO 王丹,据王丹表示,声纹采集其实跟视频图像的采集是类似的方式,只不过视频以帧为单位,而声音是连续的。当然,复杂场景下的声纹采集和识别分析依然存在一定挑战,首先要将声音从复杂环境中清晰的采集下来,其次要分析声音中所包含的信息内容。

  目前市场上的声纹采集终端设备主要采用的是麦克风阵列,通过麦克风阵列信号处理技术实现高保真录音、定向拾音、回声消除、噪声&混响抑制等,将声音信息从复杂环境声中清晰采集下来之后通过专业的声纹鉴定系统完成声纹的识别分析处理,助力公安、司法、金融、信贷、社保等行业的身份认证应用。

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图片来源:网络

  同时,随着声纹识别在安全防范领域应用的逐渐深入,一些专业的警用声纹采集器、公安动态声纹布控系统等也成为公安部门稽查布控,维护公共安全的有效技术手段,这也预示着声纹识别相关产品已经被纳入到了公安部安全与警用电子产品的范围。声纹识别技术的加持,使得智慧安防建设增加了一个新的维度。

  毋庸置疑,声纹识别的市场潜力是可观的。站在、生物识别这两股强大的技术风口之上,前有人脸识别,声纹识别市场也正延续着人脸识别的发展路径,在算法涌现、平台崛起和场景化落地的历程中兀自发展和演进。这个过程也吸引着越来越多相关企业的入局,其中,拥有人工智能技术背景的企业成为声纹识别赛道上的主要玩家。

  像快商通、科大讯飞、SpeakIn、平安科技、远鉴科技等这一批在声纹识别领域已经有一定技术沉淀的企业,目前都已经在相关领域开拓出了一片属于自己的声纹识别市场,也奠定了声纹识别在各行业领域的应用基础,但这也并不影响后来者在声纹识别领域的跃跃欲试。

  从人脸到声纹,CV企业的AI技术版图扩张

  从近两年在国际声纹识别测试竞赛中刷榜的企业还可以看出,一些原本专注于计算机视觉的AI企业也开始延伸了其人工智能技术研究触角,从视觉领域跨越到听觉领域,从人脸识别拓展到声纹识别的技术研究,像依图科技和澎思科技,都已经围绕着声纹识别的算法和应用展开了相关布局,并积极推进声纹识别技术和计算机视觉技术在已开拓领域的融合应用。

  而计算机视觉领域的相关企业之所以朝机器听觉领域延展,可以推测有几方面的原因:

       1)看好声纹识别技术发展潜力,抢先布局。作为人工智能的技术分支之一,机器听觉的技术应用市场潜力同样巨大,既可以作为视觉AI身份认证核心技术的补充,同时又因为声纹识别的独特优势,可以拓展在更多细分场景的应用机会。越早着手声纹识别的技术研究,将越有可能在未来技术应用爆发之际抢占市场先机;

  2)依托计算机视觉方面的技术研究经验和市场资源,顺势进军声纹识别市场。尽管声纹识别和人脸识别在技术方向上大不相同,但其实两者在技术研究的方式上有很大的相似之处。现阶段,无论是视觉AI还是听觉AI的技术研究,仍然是以基于(DL, Deep Learning) 框架为主,在技术研究流程上基本都分为样本采集、特征提取、特征建模、模型训练等环节。对于计算机视觉企业而言,此前在人脸识别技术研究上所积累的经验可以为声纹识别的技术研究奠定一定的经验基础。

  3)拓宽人工智能技术资源池,完善AI场景落地方案,提升产品服务质量。涉足声纹识别技术研究和应用,还有望为计算机视觉企业现阶段已拓展的相关行业应用输出人脸识别+声纹识别的视听AI技术方案组合,完善智能安防、A等场景的应用需求,增强企业综合竞争实力。

  声纹识别能否成长为下一个人脸识别市场?

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  尽管现阶段,声纹识别的市场体量远不及人脸识别,据前瞻网《2018年行业发展现状与市场趋势分析》数据显示,人脸识别和声纹识别在整个生物识别市场的占比分别为16%和11%,而这还只是2018年的数据。

  随着AI技术的日趋成熟,人脸识别市场在这两年迎来了遍地开花的发展态势,而从相关市场动态来推测,声纹识别作为视觉AI的补充,也正在诸多应用领域找到了落地应用的机会,这些势必会推动声纹识别市场体量的增长。当然,要实现大面积的落地应用,参考人脸识别的落地经历,声纹识别也或将面临声纹库建设、芯片升级、强化算法模型泛化能力、标准和非标场景的适用性等一系列的挑战。声纹识别能否成长为下一个人脸识别市场,我们静待市场的自然发酵!

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