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多生物識別融合引發未來生活想象



  科幻片中的場景正在一步一步實現,越來越多我們的生物特征開始成為識別個人身份的關鍵要素。

  從最先推進的指紋和人臉,再到正走在克服技術和落地難題的虹膜、聲紋乃至于眼球,連看起來更加高深的靜脈都將成為我們生命印記的特征化呈現。

  在近日由芯智訊主辦的“融合·創新——2019生物識別技術與應用高峰論壇”上,多位專家指出,尤其是深度學習技術的落地,將多種生物識別技術送上大規模應用的快車道,基于此,外部環境的支持和需求擴大在進一步推動多生物識別技術共同融合發展。

  走在爆發路上的聲紋識別

  聲揚科技首席科學家張偉彬原本就讀的是語音識別相關專業,在兩年前跟市場接觸過程中發現,對于聲紋識別的需求在逐漸涌現。

  “比如移動金融領域,有很多業務是在網上辦理的,這時候對遠程身份認證的訴求非常迫切,支持遠程身份認證的目前只有人臉和聲紋,可以看到越來越多的App或者金融機構傾向于這兩種方式做融合?!彼?1世紀經濟報道記者介紹道。

  據稱,聲紋識別技術此前已經延綿發展了幾十年,但囿于準確率等問題,始終沒有達到成熟落地應用的標準。但目前這個門檻已經被跨過了。這也是促成他進入聲紋識別領域進行深入研究的原因所在。

  從技術來看,這與深度學習技術在背后的推動也有很大關聯。此外,2018年央行發布聲紋識別技術的應用標準,承認這項技術可以滿足金融的高安全性需求。就此,聲紋識別技術走向進一步爆發的背景因素逐漸成熟。

  張偉彬告訴21世紀經濟報道記者,實際上人的聲紋很難被偽裝,這主要在于每個人聲學特征表現不同,包括聲帶振動頻率、聲道等方面,也是聲紋識別技術主要針對的方向。容易被偽裝的其實是行為特征方面,譬如口頭禪等。

  與此同時,公司在幾個方面的研發讓聲紋識別技術具備其技術領先性,比如聲紋識別與語言和文本無關,可以實現2-3秒的超短時間語音認證,對系統的資源占用也相對低、并能支持高并發。

  針對跨信道問題,張偉彬表示,由于聲音進入電子系統需要使用麥克風,但硬件巨大的差異會影響到實現效果,不過技術已經可以實現用很低的資源進行聲紋比對?!氨热鏟C單核單線程1秒進行10萬次聲紋比對,手機端也可以進行?!?/p>

  他向記者介紹道,聲紋識別技術的落地發展經歷過三個階段,最早期是需要注冊和驗證時錄入同樣的內容,一對一驗證的模板匹配階段,但固定的內容輸出限制了技術的進一步落地發展。

  第二階段是在2000年左右,基于概率統計模型,通過將錄入的聲音壓縮成固定的矢量進行匹配,可以讓準確率達到95%,但若有外部噪聲干擾就會進一步影響視線,因此還沒達到商用標準。

  在2011年,基于深度學習技術的聲紋識別開始有了爆發性的影響。2017年,找到更適合方式的聲紋識別技術,其準確率終于達到商用標準。

  目前在海外一些政府機構,聲紋識別技術已經開始大規模應用。張偉彬介紹道,比如印尼在國家社保申領過程中已經開始普及使用這項技術,花旗銀行在進行線上個人資料比對時也開始應用該項技術。

  未來,基于聲紋還能挖掘個人的情感的信息,將可廣泛應用到公安、IoT、消費電子、教育等領域。張偉彬舉例道,比如在家庭場景,搭載了該項技術的機器人通過聲紋識別是哪一位家庭成員發布指令,而后可進行個性化音樂播放等動作。

  “我覺得現在的聲紋識別有點像2013-2014年的人臉識別,處于市場前期??梢钥吹揭恍┬袠I開始應用聲紋識別技術,如公共安全、金融等領域。未來隨著5G的到來,將會有越來越多的場景需要聲紋識別這項技術?!睆垈ケ蛑赋?,對于公司而言,機會在于保證技術上的領先優勢,以及不斷拓展市場,通過積累的數據和行業應用場景構造競爭壁壘。

  虹膜識別謀求技術進一步突破

  相對來說,虹膜識別是更早被推進到大眾視野的一項技術,這也被業界認為是安全性較高的一種生物識別方案。但多年來仍然面對著一系列應用難題,包括識別距離要求帶來的落地難點等。

  據中國科學院深圳先進技術研究院集成所研究員陳巍介紹,相比歐美人明顯的虹膜特征,亞洲人的虹膜顏色普遍較難分辨,也意味著這在亞洲場景的落地會更安全。

  他列舉了一組數據,相比聲音識別、指紋識別、掌紋識別和人臉識別,虹膜識別的交叉錯誤率可以下降到0.00077%,但前幾種方案的錯誤率最低也在0.15%,且從安全性、穩定性和實用性來說,虹膜識別都有著很好的表現。




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