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內容摘要：在物聯網、人工智能技術越來越發達的時代，很多生活中原本習以為常的場景都悄然發生了變化。在線購物、掃碼支付、共享單車、隨身穿戴、語音交互……在越來越便捷的社會，我們告別了原本繁雜的工序和步驟，開啟了更為 V型《749-3814》天津津南區外圍女上門快餐提供外圍女小姐上門服務快速安排人到付款

　　在物聯網、法器人工智能技術越來越發達的真正制時代，很多生活中原本習以為常的千人千面V型《749-3814》天津津南區外圍女上門快餐提供外圍女小姐上門服務快速安排人到付款場景都悄然發生了變化。在線購物、個性掃碼支付、化定共享單車、聲紋識別隨身穿戴、技術語音交互……在越來越便捷的法器社會，我們告別了原本繁雜的真正制工序和步驟，開啟了更為便捷的千人千面現代生活。

　　伴隨著互聯網的個性蓬勃，人們開始面臨一個非常困擾的化定問題，充斥在互聯網上的聲紋識別信息如海洋般豐富，如何快速查找到適合我們的技術信息呢？——千人千面的個性化定制應運而生。



　　說到千人千面，最為用戶熟知的恐怕要屬今日頭條。依托先進的大數據技術，為不同年齡、不同性別、不同愛好的用戶推薦不同的新聞內容，打造新聞資訊的千人千面，成為越來越懂你的新聞資訊客戶端，也博得了一大批用戶的喜愛。

　　數年前智能電視崛起，顛覆了傳統電視的形態，搭載智能操作系統和視頻內容，能按照用戶意愿下載各種第三方app，極大程度上拓展了電視的娛樂功能，延伸了家庭電視的內涵，給萬千用戶帶來更為新穎的視聽體驗。隨著技術的發展和人工智能概念的應用，眾多電視系統開發者不滿足于僅有的“操作系統”，而是花費了更多心思用于“智能”操作系統的研發。這些“智能”操作系統不僅可以下載安裝各種APP，而且擁有語音交互、在線購物、人臉識別、視頻通話、AR等功能，在此基礎上，進一步實現了視頻內容的千人千面和個性化定制，將周到的服務體驗轉嫁到了電視層面。

　　那么問題又來了。很多業內人士都對智能電視的個性化定制提出了疑問。電視的家庭屬性非常強，一臺電視屬于爺爺奶奶、爸爸媽媽、兒子女兒，電視該如何判斷此刻是誰在使用，該怎么為不同的家庭成員推薦不同的內容，從而實現真正意義的個性化定制。

　　基于現有技術水平和電視機本身的構造，要實現能夠識別用戶的個性化定制，方式主要有兩種：一是通過外置攝像頭，達到識別人臉的效果；二是通過話筒，實現聲紋識別。



　　今天我們主要說一下聲紋識別。

　　在普通大眾眼中，聲紋識別和語音識別是兩個很容易混淆的概念，其實二者有著很大的區別。語音識別的重點在于“聽得懂說什么”，聲紋識別的重點在于“聽得懂是誰說”。聲紋識別是一種基于人類“生物特征”的身份辨認方法，與指紋、唇紋、虹膜等一樣，也被稱為“活體密碼”，擁有極高的安全性，例如微信就采用了聲紋作為密碼驗證。

　　為什么聲紋識別有著越來越廣闊的前景呢？最主要的原因是，能夠使用語言是人類與動物最主要的區別之一，語言也是人類生活中最廣泛的溝通方式，最天然的溝通入口，因此人類要訓練機器，讓機器擁有聽懂和表達語言的能力，不但要聽懂“說什么”，還要聽懂“是誰說”，如此一來，人工智能便能成為人類的工具，服務于人，所以聲紋識別成為物聯網時代的風口之一。

　　目前聲紋識別技術的工作流程主要有兩種，一種是“1對1”，可以用于密碼驗證、身份驗證等場景，比如微信語音密碼；另一種是“1對多”，這種技術比“1對1”更為復雜，因為它可以精準識別到每一位不同用戶，依賴的是機器學習和深度神經網絡，從而為更廣闊的場景服務創造了無限可能。

　　與人臉識別所需要的攝像頭相比，聲紋識別只需要一個麥克風，如果在電視或智能家居設備上配備，顯然其成本因素更為低廉，因此也更容易受到廠商青睞。

　　除微信語音密碼驗證外，聲紋識別已經開始在智能電視或智能音箱上使用。比如9月20日暴風電視剛剛發布的AI2.0，“進一步深化對用戶行為數據的收集，充分沉淀用戶的使用習慣，完成對用戶行為和聲紋的分析，實現精準化內容推薦。針對不同的年齡段，不同性別的人群按需推薦內容，滿足不同用戶在家庭場景中個性化需求?！?br>
　　在暴風電視的現場演示中，通過語音喚醒暴風大耳朵后，它可以根據聲紋識別出此刻正在收看電視的具體用戶，從而為該用戶推薦合適的視頻內容，這不但增加了人與設備之間的溝通，也更符合人類語言行為習慣，讓機器更懂人類，向人工智能邁進新的一步。



　　除構建智能化場景服務外，聲紋識別還可用于銀行安保、身份驗證、公安破案等具體場景，為大眾帶來更方便、安全的生活服務。

　　當然，聲紋識別也不是萬能的，和其他技術一樣，也存在很多局限性。例如專業級別的技術門檻，只有擁有一定專業知識的技術人員才能實現聲紋識別功能；再例如周圍環境的噪音問題、嘈雜的現場、數人同時說話、遠場語音識別等難題，這些問題的解決絕非一朝一夕，而是需要在長久的行業磨合中，逐漸摸索出一條全面而完善的聲紋識別道路，“路漫漫其修遠兮”，相信在不久的未來，聲紋識別一定會像如今的指紋識別一樣，被大眾接受、普及。