核心内容摘要
Java ä¸ hashCode å’Œ equals 方法是什么？它们ä¸� == æ“�作符有什么区别？
声纹很早便被用于刑侦手段和司法证据。
美国 1994 年电影《燃眉追击》中就描述了这样一个桥段情报专家仅凭一小段录音判断说话人可能是“古巴人
岁之间在美国东部受教育”等然后用计算机进行比对给出一个可信度分数——这虽然带有相当的文学加工但也反映了人们对声音鉴定在司法领域应用的期待。
目前声纹在司法领域主要以两种方式出现1计算机分析 人工判断提取重音、基频、共振峰等特征再由人类专家结合更多上下文信息做综合判断。
2直接使用声纹识别系统进行对比匹配。
需要指出的是声纹会受到个体状态、情绪、环境噪声等影响与指纹相比并不稳定因此在司法证据中应谨慎使用。
除了在司法领域的应用声纹识别的便捷性使其在银行、电信、智能家居中逐渐推广。
例如手机银行验证无需记密码说句话即可验证身份智能音箱付款主人说话才会执行支付命令家庭门禁系统用声音开门符合某些场景对便利和安全的需求。
不过声纹识别在复杂环境如远距离、噪音大、跨语言等下的性能仍有待提升。
有研究尝试将声纹与其他生物特征如人脸识别结合形成多模态认证以显著提高可靠性。
在图
2
8示例中通过将人脸与说话人映射到同一向量空间可以综合两种模态进行身份验证。
将人脸与声纹统一到同一身份空间实现多模态身份认证