2024 年声纹识别技术五大进展趋势总结 2024 年声纹识别技术五大进展趋势总结 撰写人：___________ 日 期：___________ 2024 年声纹识别技术五大进展趋势总结 走出实验室的声纹识别技术因其宽阔的应用场景和价值，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。 而与此同时，关于声纹识别技术讨论的成熟度以及安全可靠性，一直是应用领域讨论的重点，本文基于时下声纹识别技术讨论的前沿观点，总结出五大进展趋势： 1、声纹识别讨论朝着深度学习和端到端方向进展 语音作为语言的声音表现形式，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，其核心都是针对不定时长文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，声纹识别的讨论趋势正在快速朝着深度学习和端到端方向进展，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、损失函数设计等方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 在实际应用中，由于对基于语音的访问控制需求的不断增长，提升声纹识别系统在短时语音情况下的性能变得尤为迫切。短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、改进现有的深度说话人学习方法 目前采纳的深度说话人识别方法首先利用神经网络提取前端的帧级特征，然后通过池化映射获得可以表示说话人特性的段级向量，最后采纳 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分性训练和利用多层网络结构对局部多帧声学特征的有效表示上。如何进一步改进现有的深度说话人学习方法是现阶段的一个讨论热点。 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。它还被用在领域自适应里面，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。很多讨论者用对抗样本攻击机器学习的系统，在原始数据上增加一些扰动，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，安全等领域的讨论人员...
