聲紋識別
音頻監(jiān)控經(jīng)過多年的發(fā)展，已經(jīng)可以做到通過聲音的識別來判斷說話人的情緒、所處的環(huán)境等問題。而在音頻監(jiān)控環(huán)節(jié)中，聲紋識別提供了重要的技術(shù)支撐。


聲紋識別屬于生物識別技術(shù)的一種，是一項(xiàng)根據(jù)語音波形中反映說話人生理和行為特征的語音參數(shù)，自動(dòng)識別說話人身份的技術(shù)。這里需要強(qiáng)調(diào)的是，和語音識別不同，聲紋識別利用的是語音信號中的說話人信息，而不考慮語音中的字詞意思，它強(qiáng)調(diào)說話人的個(gè)性，而語音識別的目的是識別出語音信號中的言語內(nèi)容，并不考慮說話人是誰，它強(qiáng)調(diào)共性。
同時(shí)，與其他生物識別相比，聲紋識別的應(yīng)用有一些特殊的優(yōu)勢：
(1)蘊(yùn)含聲紋特征的語音獲取方便、自然，聲紋提取可在不知不覺中完成，因此使用者的接受程度也高；
(2)獲取語音的識別成本低廉，使用簡單，一個(gè)麥克風(fēng)即可，在使用通訊設(shè)備時(shí)更無需額外的錄音設(shè)備；
(3)適合遠(yuǎn)程身份確認(rèn)，只需要一個(gè)麥克風(fēng)或電話、手機(jī)就可以通過網(wǎng)路(通訊網(wǎng)絡(luò)或互聯(lián)網(wǎng)絡(luò))實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程登錄；
(4)聲紋辨認(rèn)和確認(rèn)的算法復(fù)雜度低；
(5)配合一些其他措施，如通過語音識別進(jìn)行內(nèi)容鑒別等，可以提高準(zhǔn)確率；
這些優(yōu)勢使得聲紋識別的應(yīng)用越來越受到系統(tǒng)開發(fā)者和用戶青睞，聲紋識別的世界市場占有率15.8%，僅次于指紋和掌紋的生物特征識別，并有不斷上升的趨勢。
聲音定位
人們經(jīng)常借助聽覺來判斷發(fā)音物體的位置。例如，當(dāng)你獨(dú)自行走時(shí)，突然聽到一個(gè)響聲，你會立刻判斷出這個(gè)聲音是什么聲音、對你有無威脅、它來自何方等等。確定聲音的方向和距離需要比較來自兩耳信息，雖然你會很快做判斷和反應(yīng)，但聲音定位過程是聽覺系統(tǒng)復(fù)雜綜合的功能。
而聲音定位則是通過強(qiáng)度差、時(shí)間差、因色差、相位差等來實(shí)現(xiàn)。
音頻場景分析
作為人們感知外界環(huán)境的一個(gè)重要通道,聽覺在視線障礙、不利光照條件等情況中可起到視覺無法替代的作用,是視覺的重要補(bǔ)充。相比于圖像數(shù)據(jù),音頻信號往往可使用相對簡單的設(shè)備進(jìn)行采集并且占用更少的存儲空間和處理時(shí)間。隨著當(dāng)前移動(dòng)平臺計(jì)算能力的不斷提高,出現(xiàn)了越來越多基于音頻的各類應(yīng)用,所涉及的音頻處理算法一直是相關(guān)研究領(lǐng)域的重點(diǎn)。


其中，提取、分析和有效利用音頻數(shù)據(jù)所攜帶的語義信息,對基于內(nèi)容的多媒體檢索、摘要以及開發(fā)上下文自適應(yīng)的應(yīng)用等具有重要意義。
音頻場景分析主要是為了分析、決策、預(yù)警所監(jiān)聽環(huán)境下發(fā)生的異常行為。其核心技術(shù)是基于各類異常聲音在時(shí)域、頻域的特征，結(jié)合模式識別的分類方法對異常事件報(bào)警。
語音識別
與機(jī)器進(jìn)行語音交流，讓機(jī)器明白你說什么，這是人們長期以來夢寐以求的事情。語音識別技術(shù)就是讓機(jī)器通過識別和理解過程把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的高技術(shù)。
語音識別技術(shù)經(jīng)過幾十年的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能語音將得到大范圍的應(yīng)用。