声音会被模仿，声纹还可靠吗(2)
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根据测算结果，公安部发布《GA/T 1179-2014安防声纹确认应用算法技术要求和测试方法》标准，声纹科技产品依据该标准进行数据采集。目前，用户如果按照事先指定的文本读出内容，声纹识别准确率已达99.8%；如不照读事先指定的文本内容而随意发声，声纹识别准确率也能达到99.1%。“虽然准确率不低，但还是存在误判的可能，在设计使用场景和流程时，需要考虑到声纹识别并非100%准确率的现实。”平安科技声纹专家说，声纹作为金融产品的认证，需要看具体场景。对于辅助核实身份、名单识别、防欺诈、声纹锁登录等场景使用是合适的；但在大额支付类的场景中，如果将声纹作为唯一的认证手段，就需要充分评估风险。 目前，除了金融领域外，声纹正在进入公共安全、智能家居、智慧教育、智能社区等行业，并根据不同应用场景的特点进行针对性开发。如冒领养老金的事件时有发生，如果要求高龄老人必须亲临现场验明正身才能领取养老金，又会非常不便。声纹确认技术具有远程操控属性，社保局通过预装声纹身份认证系统，就可对领养老金者开展远程身份认证，实现“信息多跑路，群众少跑腿”。目前，贵州省黔东南州等地正在开展相关试点。（记者 李禾） 相关链接 声纹识别技术发展“三步走” 以语音作为身份认证的手段，最早可追溯到17世纪60年代英国查尔斯一世之死的案件审判中。1966年，美国法院第一次采用声纹进行取证。随着研究手段和计算机技术的不断进步，声纹识别逐步由单纯的人耳听辨，转向基于计算机的自动识别。 声纹识别技术发展大致可以分为3个阶段：第一阶段，基于模板匹配的方法。像人脸一样，声纹要先做注册，再做验证，注册时说的内容要和验证时是一样的。比如注册时说了“密码”二字，验证时也必须说“密码”，这相当于验证时被限制了，只是比较这两个声音像不像；第二阶段，2000年开始的基于概率模型研究。如有的人说话快，有的人说话慢，声音是有时间长度的，要把可变长度的向量变成物理程度，这是基于高斯模型概率统计的，这时的声纹识别准确性会受到噪声、干扰等影响；第三阶段，2012年左右开始，深度学习给人工智能发展带来了巨大的影响，同样也快速推动了声纹识别的发展。（责任编辑：刘晓方） |
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