國家電網(wǎng)公司在人工智能方向上研究攻關(guān)一直是重點(diǎn)投入，設(shè)備運(yùn)維管理是人工智能應(yīng)用的核心領(lǐng)域之一，涉及圖像識別、視頻分析、聲紋識別、知識圖譜、數(shù)據(jù)智能等多個方面。
聲紋識別可以解決那些方面的問題呢？變電設(shè)備異常工況的診斷檢測，如：變壓器、電抗器、斷路器、隔離開關(guān)等主設(shè)備內(nèi)部不可見缺陷的準(zhǔn)確診斷識別，此外繞組變形、偏磁異常、內(nèi)部放電等方面的診斷也在探索研究。
那聲紋識別到底是怎么回事呢？
同屬于生物識別技術(shù)，與火爆的人臉識別相比，聲紋識別表現(xiàn)得很低調(diào)，然而這并不影響這一黑科技魅力的散發(fā)，本文將帶你認(rèn)識一下聲音黑科技-聲紋識別，讓你了解真正的“聞聲識人”。
本文將從如下方面為你一一解讀：
什么是聲紋？
聲紋識別的原理
聲紋識別算法的技術(shù)指標(biāo)
影響聲紋識別水平的因素
聲紋識別的應(yīng)用流程
聲紋識別的應(yīng)用場景
一、什么是聲紋？
聲紋(Voiceprint)，是用電聲學(xué)儀器顯示的攜帶言語信息的聲波頻譜，是由波長、頻率以及強(qiáng)度等百余種特征維度組成的生物特征，具有穩(wěn)定性、可測量性、唯一性等特點(diǎn)。
人類語言的產(chǎn)生是人體語言中樞與發(fā)音器官之間一個復(fù)雜的生理物理過程，發(fā)聲器官--舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔在尺寸和形態(tài)方面每個人的差異很大，所以任何兩個人的聲紋圖譜都有差異。
每個人的語音聲學(xué)特征既有相對穩(wěn)定性，又有變異性，不是一成不變的。這種變異可來自生理、病理、心理、模擬、偽裝，也與環(huán)境干擾有關(guān)。
盡管如此，由于每個人的發(fā)音器官都不盡相同，因此在一般情況下，人們?nèi)阅軈^(qū)別不同的人的聲音或判斷是否是同一人的聲音。
聲紋不如圖像那樣直觀展現(xiàn)，在實際分析中，可通過波形圖和語譜圖進(jìn)行展現(xiàn)，如下所示：
二、聲紋識別的原理
人在講話時使用的發(fā)聲器官在尺寸和形態(tài)方面每個人的差異很大，所以任何兩個人的聲紋圖譜都有差異，主要體現(xiàn)在如下方面：
共鳴方式特征：咽腔共鳴、鼻腔共鳴和口腔共鳴
嗓音純度特征：不同人的嗓音，純度一般是不一樣的，粗略地可分為高純度（明亮）、低純度（沙?。┖椭械燃兌热齻€等級
平均音高特征：平均音高的高低就是一般所說的嗓音是高亢還是低沉
音域特征：音域的高低就是通常所說的聲音飽滿還是干癟
不同人的聲音在語譜圖中共振峰的分布情況不同，聲紋識別正是通過比對兩段語音的說話人在相同音素上的發(fā)聲來判斷是否為同一個人，從而實現(xiàn)“聞聲識人”的功能。
三、聲紋識別算法的技術(shù)指標(biāo)
聲紋識別在算法層面可通過如下基本的技術(shù)指標(biāo)來判斷其性能，除此之外還有其它的一些指標(biāo)，如：信道魯棒性、時變魯棒性、假冒攻擊魯棒性、群體普適性等指標(biāo)，這部分后續(xù)于詳細(xì)展開講解。
錯誤拒絕率(False Rejection Rate,FRR)：分類問題中，若兩個樣本為同類（同一個人），卻被系統(tǒng)誤認(rèn)為異類（非同一個人），則為錯誤拒絕案例。錯誤拒絕率為錯誤拒絕案例在所有同類匹配案例的比例。
錯誤接受率(False Acceptance Rate,FAR)：分類問題中，若兩個樣本為異類（非同一個人），卻被系統(tǒng)誤認(rèn)為同類（同一個人），則為錯誤接受案例。錯誤接受率為錯誤接受案例在所有異類匹配案例的比例。
等錯誤率(Equal Error Rate，EER)：調(diào)整閾值，使得誤拒絕率(False Rejection Rate，F(xiàn)RR)等于誤接受率(False Acceptance Rate，F(xiàn)AR)，此時的FAR與FRR的值稱為等錯誤率。
準(zhǔn)確率(Accuracy，ACC)：調(diào)整閾值，使得FAR＋FRR最小，1減去這個值即為識別準(zhǔn)確率，即ACC=1-min(FAR+FRR)
速度：（提取速度：提取聲紋速度與音頻時長有關(guān)、驗證比對速度）：Real Time Factor實時比（衡量提取時間跟音頻時長的關(guān)系，比如：1秒能夠處理80s的音頻，那么實時比就是1:80）。驗證比對速度是指平均每秒鐘能進(jìn)行的聲紋比對次數(shù)。
ROC曲線：描述FAR與FRR之間相互變化關(guān)系的曲線，X軸為FAR的值,Y軸為FRR的值。從左到右，當(dāng)閾值增長期間，每一個時刻都有一對FAR和FRR的值，將這些值在圖上描點(diǎn)連成一條曲線，就是ROC曲線。
閾值：在接受/拒絕二元分類系統(tǒng)中，通常會設(shè)定一個閾值，分?jǐn)?shù)超過該值時才做出接受決定。調(diào)節(jié)閾值可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求平衡FAR與FRR。當(dāng)設(shè)定高閾值時，系統(tǒng)做出接受決定的得分要求較為嚴(yán)格，F(xiàn)AR降低，F(xiàn)RR升高；當(dāng)設(shè)定低閾值時，系統(tǒng)做出接受決定的得分要求較為寬松，F(xiàn)AR升高，F(xiàn)RR降低。在不同應(yīng)用場景下，調(diào)整不同的閾值，則可在安全性和方便性間平平衡，如下圖所示：
四、影響聲紋識別水平的因素
訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法是影響聲紋識別水平的兩個重要因素，在應(yīng)用落地過程中，還會受很多因素的影響。
聲源采樣率
人類語音的頻段集中于50Hz~8KHz之間，尤其在4KHz以下頻段
離散信號覆蓋頻段為信號采樣率的一半（奈奎斯特采樣定理）
采樣率越高，信息量越大
常用采樣率：8KHz(即0~4KHz頻段），16KHz（即0~8KHz頻段）
信噪比（SNR）
信噪比衡量一段音頻中語音信號與噪聲的能量比，即語音的干凈程度
15dB以上（基本干凈），6dB（嘈雜），0dB（非常吵）
信道
不同的采集設(shè)備，以及通信過程會引入不同的失真
聲紋識別算法與模型需要覆蓋盡可能多的信道
手機(jī)麥克風(fēng)、桌面麥克風(fēng)、固話、移動通信（CDMA,TD-LTE等）、微信……
語音時長
語音時長（包括注冊語音條數(shù)）會影響聲紋識別的精度
有效語音時長越長，算法得到的數(shù)據(jù)越多，精度也會越高
短語音（1～3s）
長語音（20s＋）
文本內(nèi)容
通俗地說，聲紋識別系統(tǒng)通過比對兩段語音的說話人在相同音素上的發(fā)聲來判斷是否為同一個人
固定文本：注冊與驗證內(nèi)容相同
半固定文本：內(nèi)容一樣但順序不同；文本屬于固定集合
自由文本
五、聲紋識別的應(yīng)用流程
聲紋識別(VPR)，生物識別技術(shù)的一種，也稱為說話人識別，是從說話人發(fā)出的語音信號中提取聲紋信息，從應(yīng)用上看，可分為：
說話人辨認(rèn)(Speaker Identification)：用以判斷某段語音是若干人中的哪一個所說的，是“多選一”問題；
說話人確認(rèn)(Speaker Verification)：用以確認(rèn)某段語音是否是指定的某個人所說的，是“一對一判別”問題。
聲紋識別在應(yīng)用中分注冊和驗證兩個主流程，根據(jù)不同的應(yīng)用中，部分處理流程會存在差異，一般的聲紋識別應(yīng)用流程如下圖所示：
六、聲紋識別的應(yīng)用場景
聲紋識別作為生物識別技術(shù)的一種，有非常多好的應(yīng)用場景，根據(jù)聲音的特性，下面從公共安全、金融、社保、智能硬件四個領(lǐng)域介紹聲紋識別的應(yīng)用。
1、安防
聲紋作為一種生物特征，最早在刑偵和鑒識領(lǐng)域成功應(yīng)用。
近年來，由于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，語音案件也呈現(xiàn)出井噴的趨勢，在這些語音案件中，聲紋識別成了唯一一種有效的技術(shù)偵破手段，通過的聲紋識別和聲紋大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行重點(diǎn)人員監(jiān)管、反電信詐騙、反恐、刑事案件偵破、身份查詢與核驗，助力公安有效遏制與打擊犯罪，構(gòu)建和強(qiáng)化安全的社會公眾環(huán)境。
2、金融
針對銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融等各類金融及服務(wù)機(jī)構(gòu)，通過聲紋識別技術(shù)，提供了用戶注冊、遠(yuǎn)程驗證、金融生物識別解決方案，大幅提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險防范系統(tǒng)安全性，強(qiáng)化風(fēng)控能力，增加用戶的安全性，防范身份欺詐。
另外在電話客服系統(tǒng)中，通過聲紋識別技術(shù)，可實時識別出用戶的身份，從而提供個性化的客戶服務(wù)。
3、社保
我國針對離退休人員，每年至少需要進(jìn)行一次生存狀態(tài)驗證，并以此為依據(jù)進(jìn)行養(yǎng)老金的發(fā)放，目前可通過到指定社保大廳或自助終端進(jìn)行生存驗證，對于一些行動不便的老人家，這種方式也是非常不便利。聲紋識別技術(shù)在遠(yuǎn)程身份驗證中有著天然的優(yōu)勢，只需要一個電話（手機(jī)或固話都可以），即可完成生存驗證，為參保人員提供了便利，同時也為國家節(jié)省大量成本，避免養(yǎng)老金流失。
4、智能硬件
在智能硬件產(chǎn)品中，聲紋識別解決了當(dāng)前智能產(chǎn)品只能識別用戶所說的內(nèi)容，而不能區(qū)分說話人身份的問題，讓智能產(chǎn)品能夠區(qū)分不同的角色，實現(xiàn)“聽聲識人”。
讓系統(tǒng)針對性對每個人提供不同的內(nèi)容與服務(wù)，讓人機(jī)交互更加簡單，讓用戶享受更輕松、更具個性化、更安全的產(chǎn)品體驗。
七、總結(jié)
聲紋識別作為最前沿的生物識別技術(shù)，隨著技術(shù)的成熟，將會在越來越多的應(yīng)用場景下落地，我們相信在不久的將來，在第三代身份證上，聲紋將成為繼指紋、人像后又一個新增的公民身份ID。聲音將在我們未來的科技生活中扮演眼越來越重要的角色。
