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五大趋势总结 带你看清声纹识别技术研究方向

来源:西安优业    发布时间:2019-10-28    浏览次数:

走出实验?#19994;?#22768;纹识别技术因其广阔的应用场景?#22270;?#20540;,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?#20445;?#20851;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?#33268;?#30340;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?#20013;?#24335;,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、病理、生理、心理等多种丰富的副语言语音属性信息。以上这些语言语音属性识别问题从整体来看,其核心都是针对?#27426;ㄊ背?#25991;本无关的句子层面语音信号的有监督学习问题,只是要识别的属性标注有不同。

近年来,声纹识别的研究趋势正在快速朝着深度学习和端到端方向发展,其中最典型的就是基于句子层面的做法。在网络结构设计、数据增强、损失函数设?#39057;?#26041;面还有很多工作去做,还有很大的提升空间。

2、 提升声纹识别系统的短时语音情况

在实?#35270;?#29992;中,由于对基于语音的访问控制需求的?#27426;显?#38271;,提升声纹识别系统在短时语音情况下的性能变得尤为迫?#23567;?#30701;时语音中说话人信息不足以及注册和测试语音的文本内容不匹配,对于主流的基于统计建模的声纹识别系统是一个严峻的挑战。

3、 改进现有的深?#20154;?#35805;人学习方法

目?#23433;?#29992;的深?#20154;?#35805;人识别方法首先利用神经网络提取前端的帧级特征,然后通过池化?#25104;?#33719;得可以表示说话人特性的段级向量,最后采用 LDA/PLDA 等后端建模方法进行度量计算。

相对于传统的 i-vector 生成过程,基于深度学习的说话人识别方法优势主要体现在区?#20013;匝盗?#21644;利用多层网络结构对局部多帧声学特征的?#34892;?#34920;示上。如何进一步改进现有的深?#20154;?#35805;人学习方法是?#32440;?#27573;的一个研究热点。

4、 深度对抗学习在声纹识别技术中的应用

生成式对抗网络 (GAN) 的主要目的是用在数据生成、降噪、等很多场景里面。它还被用在领域自?#35270;?#37324;面,形成一个新的分布。第三个广泛的应用是生成对抗样本,这会对分类系统产生大的困扰。很多研究者用对抗样本攻击机器学习的系统,在原始数据?#26174;?#21152;一些扰动,生成样本,经过神经网络之后就有可能识别成完全不同的结果。这个思想在图像处理领域非常活跃,会造成错误识别,引起了自动驾驶,安全等领域的研究人员的广泛关注。

在语音领域,GAN 可以用在语音识别、口音自?#35270;ι希?#36890;过多任务学习和梯?#30830;?#36716;层来进行口音或信道的自?#35270;Γ?#28982;后?#30001;?#20854;他方法可以得到较好的效果。声纹识别也存在各种不匹配的问题,在声纹识别上也可以使用这一思想。同样的思想也用在了 TTS 语音合成领域,目的是?#24033;?#21516;的音素解耦成说话人,风格等,去除噪声对建模的影响。

5、 深度嵌入学习是进行声纹识别?#22836;?#27450;骗的一个重要途径

说话人识别?#25512;?#39575;检测近年来受到学术界和业界的广泛关注,人们希望在实?#35270;?#29992;中设计出高性能的系统。基于深度学习的方法在该领域得到了广泛的应用,在说话人识别?#22836;?#27450;骗方面取得了新的里程碑。?#27426;?#22312;真实复杂的场景下,面对短语音、噪声的破坏、信道失配、大规模等困难,开发一个鲁棒的系统仍然是非常困难的。深度嵌入学习是进行说话人识别?#22836;?#27450;骗的一个重要途径,在这方面已有一些著名的研究成果。如之前的 d-vector 特征和当前普遍使用的 x-vector 特征。

结语: 目前,指纹识别、人脸识别已经被大众所熟知,但同样作为生物识别的声纹识别,还处于技术挑战的前沿地带。据声纹识别企业快商通分析,当下全球生物识别产业规模庞大,仅声纹识别这一细分方向的市场规模就将近百亿美元,预计2020年更是有望超过200亿美元(合1346亿元人民币),占整个生物识别市场的22.4%。

以国内公共安全领域为例,公安部面向全国推广声纹技术,与指纹库、DNA库类似,声纹库建设是一项有着重要实战价值的工作,具体表现在声纹特征具有非接触?#35762;?#38598;的优点,和已有DNA库、指纹库相结合,可形成立体生物特征库,建成后直接为多警种服务,是利用高科技手段在侦破案件和诉讼活动中应用的一个新的增长点,将能?#34892;?#25552;高公安机关侦查破案的效率和能力,成为落实科技强警的重要实践之一。目前,公安部已在声纹库建设方面进行了重点布局,并选择快商通等通过公安部标?#25216;?#27979;的厂商作为声纹采集设备提供方,力求双发共同完成这项专业技术性强、应用领域广、建设?#35759;?#22823;的系统工程。
 


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