聲紋識別在智慧家居中備受青睞，但還面臨一些“困擾”

在智慧家居領域，語音識別的熱潮正悄然平息，聲紋識別接替而上。

近日，根據調查機構CIRP的報告顯示,亞馬遜在2014年11月推出的Echo系列智慧音響產品在美銷量已突破510萬臺。並且，根據市場資料，CIRP推算2016年前九個月亞馬遜就已經售出200萬臺Echo產品（包括Echo DotEcho Tap）。

看到亞馬遜的智慧音響銷量如此之好，我們都意識了智慧家居語音控制系統的前景之利好。不過，即使當前的語音識別技術已經基本上達到了人們所需要的標準，在智慧家居語音控制系統之中，仍然有一些瑕疵的存在，比如在人聲嘈雜的環境裡，如何正確識別出使用者發出的命令。

出於需求，聲紋識別是智慧家居的一個補充

當前，儘管智慧家居語音控制系統已經滿足了人們的基本需求，不過，仍然有一些小小的不足，而這方面，就需要聲紋識別技術進行補充了。

藉助聲紋識別，進一步提升使用者體驗。以智慧音響為例，為了更好的進行定位、捕捉聲音、以及降低無關噪音的影響，開發者們會採用多麥克風的形式，不過，一旦處於人聲鼎沸的環境之中，智慧音響的語音識別系統極有可能“罷工”，因為它很難從眾多聲音中準確的識別出下命令的使用者。

在智慧家居之中，大多家庭往往只買一個智慧音響。打個比方，當聲紋識別技術發展較為成熟之時，若一位家庭成員呼喚音響開啟自己房間的燈，語音控制系統就能通過聲紋識別技術確認說話人的身份，從而準確的開啟說話人房間的燈。由此，在體驗上，不管是從眾多人聲中準確辨認使用者，還是確認說話人的身份，聲紋識別都能讓使用者體驗進一步的提升。

搭載聲紋識別，提高家庭安全指數。由於不能確認說話人的身份，只要條件允許，當非使用者下達命令之時，語音控制系統極有可能會執行。

舉個例子，有人非法入侵住宅，若語音控制系統不限制說話人的身份，縱然有著智慧監控系統，闖入者完全可以直接下命令關閉監控系統，如此一來，闖入者就成功的得到了住宅的臨時控制權。當搭載聲紋識別技術，基於聲紋的獨特性，再不能識別出闖入者身份的前提下，語音控制系統就能接著進行報警等一系列安防措施。

備受青睞，聲紋識別仍有“困擾”

如今，在智慧家居領域，語言識別已經充分的體現了自己的價值，緊接著，隨著語音識別熱潮的過去，聲紋識別又成為了新的熱門，被稱為智慧家居未來發展的關鍵，或是語音互動的下一個風口。且不論它在智慧家居領域的未來發展如何，就目前而言，其想在智慧家居領域真正落地，還需解決一些困擾。

首先是聲紋的採集和特徵的建立。不管是人工識別，還是依靠深度學習演算法進行自動化識別，聲紋庫的建立都是進行一切行動的前提。當前，公安的聲紋鑑別庫應該是最全的，不過，企業要想研究聲紋識別，從公安處入手顯然行不通，因而，聲紋庫的建立就依賴於企業自行收集，這是一件相當艱難的任務。

不同於人類的雙耳，機器的識別都是在數以百萬、千萬計的資料訓練中不斷改善的，可以說，如果沒有足夠的資料支援，就沒有如今的語音識別等人工智慧技術的突破。對於企業而言，想要訓練聲紋識別演算法，他們所需的不僅僅是語音資料，還需要特徵多樣化的語音資料，像方言、口音等等，如此才能全方面的對聲紋識別演算法進行訓練。

除了聲紋的採集，聲紋特徵的建立也是當前聲紋識別進展的一個難題。理論上來講，聲紋就像指紋一樣，很少會有兩個人具有相同的聲紋特徵。雖說如此，但正如雙胞胎一般，有些聲紋極其相似，可能只存在一丟丟的差異，這時，找出特徵就成了一件相當具有難度的事。當然，你或許會說這部分可以由計算機完成，的確，依計算機的運算速度，該工作的完成還是相當不費吹灰之力的。不過，在特徵建立工作中，這裡又再次回到了上一個話題，沒有充足的聲紋庫，又如何建立足夠的聲紋特徵？

其次，除了聲紋的採集和特徵的建立，如何準確識別說話人也是當前一個急需解決的問題。不僅僅是靜態檢測，現在的聲紋識別更多的是被要求進行實時動態監測，因而，說話環境、說話人身體狀況、情緒變化等都能對聲紋識別的結果造成影響。

以說話人本身的狀況為例，用iPhone 7上Siri的聲紋識別做實驗，在提前儲存聲紋資料的基礎上，鎂客君的小夥伴分別以正常、加粗、尖細的聲音喚醒Siri，結果證明，只有正常的語音狀態下，Siri才能被喚醒，其他則是毫無反應。對照該結果，我們可以總結，只要說話人的聲音出現狀況，比如沙啞、情緒化等等，聲紋識別系統就不能將之與庫中的聲紋對上號，從而不能確認說話人的身份。

正如當前人們所言，在語音識別之後，聲紋識別成了智慧家居的又一個關注點。然而，聲紋庫、特徵的建立以及提高準確率也不是一朝一夕可以完成的，就比如語音識別，縱然準確率已經接近百分之百，但若周遭環境嘈雜，其準確率就差強人意了。因而，在智慧家居領域內備受青睞的聲紋識別，其距離應用的日子還有一段路要走！

原文釋出時間：2016-12-01 18:15

本文作者：韓璐

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