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智能語音技術(shù)是以“語音”為研究對象，對語音語義進行識別、理解以及生成，使機器具備自然語言處理能力，并且利用其核心技術(shù)賦予機器“聽覺”、“理解能力”以及“語言能力” 。
智能語音“三步曲”
智能語音技術(shù)涉及多類型學科，其核心技術(shù)包括語音識別（ASR）、聲紋識別（VPR）、自然語言處理（NLP）、語音合成（TTS）、語音去噪等關(guān)鍵技術(shù) 。
智能語音技術(shù)
【聲紋識別通識篇人工智能應用技術(shù)之智能語音技術(shù)】聲紋識別
聲紋與指紋相似，每個人在說話過程中所蘊含的語音特征和發(fā)音習慣幾乎是獨一無二的，基于這些特征（參數(shù)）所建立的語音模型稱為聲紋。
聲紋識別（ ,VPR）是根據(jù)待識別語音的聲紋特征識別該段語音所對應的說話人的過程。
聲紋識別技術(shù)常常用于說話人辨認( )和說話人確認( ) 。
說話人辨認( )是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( )是確認某段語音是否是指定的某個人所說的，是“一對一判別”問題。
說話人辨認和說話人確認
聲紋識別發(fā)展歷程
第一階段
人工分析階段（從17世紀60年代開始），以語音作為身份認證的手段，至到1945年， Bell實驗室首次提出“聲紋”的概念。
第二階段
基于專家知識與模板匹配階段（從20世紀60年代~80年代），1969年首次提出用倒譜技術(shù)進行聲紋特征識別，并取得較好的效果，同時Bell實驗室提出基于模板匹配和統(tǒng)計方差分析的說話人識別。
第三階段
基于混合高斯的識別模型階段（從20世紀90年代~21世紀初）， GMM簡單、靈活、有效、較好的魯棒性，迅速成為主流技術(shù)，將說話人識別研究帶入一個新的階段。
第四階段
基于深度學習與端到端學習階段（從21世紀初~至今），基于深度學習和端到端的相關(guān)方法應用到說話人識別中微弱信號檢測人工智能，取得了不俗的成效，并逐漸工程化和實用化階段推進。
聲紋識別流程
聲紋識別和語音識別在原理上相同，都是通過對采集到的語音信號進行分析和處理，提取相應的特征或建立相應的模型，然后據(jù)此做出判斷。但二者提取的特征和建立的模型是不同的。
聲紋識別建立的是每個人的個性特征，而語音識別則是側(cè)重于對話者所表述的內(nèi)容進行識別。
聲紋識別主要分為兩個階段，一個是注冊語音階段，另一個是測試語音階段。
聲紋識別流程
對說話人預留充足的語音；
對不同說話人提取聲學特征；
根據(jù)每個說話人的語音特征訓練得到對應的說話人模型；
將全體說話人模型集合在一起組成系統(tǒng)說話人聲紋模型庫。
對識別語音進行相同的特征提取過程；
將語音特征與說話人模型庫進行比對，得到對應說話人模型的相似性打分；
根據(jù)識別打分判別得到識別語音的說話人身份。
由此，可以看出聲紋識別主要就是“特征”、“模型”、“比對”三大核心。
特征
MFCC/PLP/FBank等短時頻譜特征、D- 、Deep 、、等。
模型
GMM-UBM、JFA聯(lián)合因子分析、GMM-UBM i-、-UBM i-、DNN i-、End-to-End等。
比對
SVM、(CDS)、LDA、PLDA等。
聲紋識別結(jié)果
聲紋識別作為生物識別技術(shù)的一種，同樣應用覆蓋場景很多，如公共安全、金融、社保、電話銀行、智能門禁等領(lǐng)域都有廣泛的應用前景。您是否對語音識別感興趣呢？歡迎一起交流探討。
最后，引用《禮記·大學》的一段話：“古之欲明明德于天下者，先治其國；欲治其國者，先齊其家；欲齊其家者，先修其身；欲修其身者，先正其心；欲正其心者，先誠其意；欲誠其意者，先致其知微弱信號檢測人工智能，致知在格物。物格而后知至，知至而后意誠，意誠而后心正，心正而后身修，身修而后家齊，家齊而后國治，國治而后天下平。” 。
本文到此結(jié)束，希望對大家有所幫助。

聲紋識別通識篇 人工智能應用技術(shù)之智能語音技術(shù)

聲紋識別通識篇人工智能應用技術(shù)之智能語音技術(shù)