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今天凌晨，一年一度的苹果WWDC 2019全球开发者大会在美国圣何塞举办，苹果更新了自家系统平台macOS、iOS、watchOS、tvOS以及今年刚刚加入的iPad OS。
在常规的软件升级之外，智能菌将带大家细数本届WWDC苹果在AI方面的升级，我们也和大家聊聊苹果关于隐私保护方面的思考。
终于开始“说人话”的智能助手
早在2010年，苹果率先推出了这款搭载于iPhone4S的智能语音控制功能，用户利用Siri可以通过手机读短信、介绍餐厅、询问天气、语音设置闹钟等。
从2017年开始，Siri逐渐迎来更丰富的更新，加入了实时翻译功能，支持英语、法语、德语等语言，与此同时，Siri的智能化还进一步得到提升，还支持上下文的预测功能。
但一直以来，由于苹果的封闭性，Siri的可用性还是饱受诟病，在AI技术方面更是被吐槽为“人工智障”，从今年的WWDC来看，苹果希望摆脱智障的帽子，起码让Siri交流起来更像真人了。
具体来讲，随着深度学习技术的不断成熟，基于深度神经网络的语音合成逐渐成为语音合成领域的主流方法，这次苹果采用的就是Neural TTS（神经网络语音合成）技术（如上图），这样的技术应用在国内已经很多，AI合成语音已经可以以假乱真。
声纹识别来了
HomePod是苹果在2017年WWDC推出的智能音箱产品，该音响7英寸高，拥有7个高频扬声器和一个很大的低频扬声器，配备精准的音效喇叭和风向控制。
这是苹果的第一款智能音箱硬件，一经推出便口碑两重天，很多人赞扬它的音质和曼妙的腰线，摆放在哪里都不违和的设计，但更多人的指责它封闭的应用生态和隐私性。
这里提到的隐私性就是指这款产品标榜的Siri唤醒和发布指令，在此之前，任何在它旁边的人都可以唤醒它，只要说出“朗读短信”，用户的秘密就大告天下了。
在今年的WWDC现场，苹果终于为HomePod加入了声纹识别功能，它可以智能区别与它对话的是哪位 ，声纹识别（Voiceprint Recognize）是一项提取说话人声音特征和说话内容信息，自动核验说话人身份的技术，目前已经广泛应用在了考勤系统、远程认证、门禁系统等场景之中。
在中国厂商发布的智能音箱产品中更是早有应用，这回苹果算是玩大家剩下的，就看它的实际体验能否逆袭领跑了，拭目以待。
保护隐私用户的云端数据苹果也不看
美国消费者保护组织Consumer Watchdog曾出具过一份报告，指责来自亚马逊和谷歌的专利申请曝光了其智能音箱是如何“偷听”用户的。该组织的研究称，这些设备可能被用作收集大量信息和广告推广的监听设备。
事实上，这样的用户反馈确实不绝于耳，Alexa曾将夫妻之间私人谈话的内容偷偷记录下来，并发给了其中一名家庭成员的同事，他当即打电话说这对夫妇:“赶紧拔掉你的Alexa设备！”
针对种种担忧，欧盟更是推出了史上最严的隐私保护条例GDPR（General Data Protection Regulation），目的就在于遏制个人信息被滥用，保护个人隐私。
虽然没有证据表明苹果设备存在这样的隐患，但也足够引起大家的担忧。
而苹果的隐私保护做法在2019 WWDC有了进一步的补充和升级，在Watch OS方面，苹果推出了运动推荐和数据分析的功能，在智能家居应用中，苹果更新了视频分析和数据存储功能。
以上二者的共同点是，苹果将处置数据的权利交给用户，用户可以选择不上传（保存在本地的加密芯片），也可以选择上传到云端，但苹果称用户的数据他们也无能查看。
值得一提都是，苹果还在智能家居的数据保护中加入了路由器的防护，以此来保障用户不在任何的环节遭遇攻击。
在增强现实里畅游“我的世界”
ARKit是苹果在2017年WWDC推出的AR开发平台，开发人员可以使用这套工具iPhone和iPad创建增强现实应用程序。
在WWDC 2019苹果带来了AR应用的更新和全新的RealityKit平台，如上图，苹果在现场展示了《我的世界》 游戏 的AR版本，这是一款堆方块、不断冒险的 游戏 ，融入增强现实之后趣味性十足，还可以多人互动 游戏 。
此外，苹果还带来了RealityKit开发工具，新增了AR模型还可以融合人物，支持动作捕捉，并且可以实现照片级渲染，环境和相机效果。
美国专利局曾批准了苹果的一项申请：头盔将配置摄像头，用于辨认和注释兴趣点和其他对象。大家一度认为苹果会在WWDC推出AR硬件。
库克有言，苹果认为AR增强现实会是未来10年非常重要的技术，我们会在这个领域投入更多。有分析认为，随着5G技术的应用，AR将迎来成熟期，目前AR相关专利申请正在持续攀升。
总结
依然是一场很苹果的开发者大会，在人工智能技术方面不冒进，坚持用产品和体验说话，他们强调自己是一家软件公司，在细枝末节上的打磨确实值得称赞。
但不可否认，苹果的封闭性依然制约着其AI功能大放异彩的机会，Siri本可以做得更多，话不多说，期待开放内测。
走出实验室的声纹识别技术因其广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，关于声纹识别技术研究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研究的前沿观点，总结出五大发展趋势：
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，声纹识别的研究趋势正在快速朝着深度学习和端到端方向发展，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。
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。
目前采用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，最后采用 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研究热点。
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。很多研究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，安全等领域的研究人员的广泛关注。
在语音领域，GAN 可以用在语音识别、口音自适应上，通过多任务学习和梯度反转层来进行口音或信道的自适应，然后加上其他方法可以得到较好的效果。声纹识别也存在各种不匹配的问题，在声纹识别上也可以使用这一思想。同样的思想也用在了 TTS 语音合成领域，目的是把不同的音素解耦成说话人，风格等，去除噪声对建模的影响。
说话人识别和欺检测近年来受到学术界和业界的广泛关注，人们希望在实际应用中设计出高性能的系统。基于深度学习的方法在该领域得到了广泛的应用，在说话人识别和反欺方面取得了新的里程碑。然而，在真实复杂的场景下，面对短语音、噪声的破坏、信道失配、大规模等困难，开发一个鲁棒的系统仍然是非常困难的。深度嵌入学习是进行说话人识别和反欺的一个重要途径，在这方面已有一些著名的研究成果。如之前的 d-vector 特征和当前普遍使用的 x-vector 特征。
目前，指纹识别、人脸识别已经被大众所熟知，但同样作为生物识别的声纹识别，还处于技术挑战的前沿地带。据声纹识别企业快商通分析，当下全球生物识别产业规模庞大，仅声纹识别这一细分方向的市场规模就将近百亿美元，预计2020年更是有望超过200亿美元(合1346亿元人民币)，占整个生物识别市场的。
以国内公共安全领域为例，公安部面向全国推广声纹技术，与指纹库、DNA库类似，声纹库建设是一项有着重要实战价值的工作，具体表现在声纹特征具有非接触式采集的优点，和已有DNA库、指纹库相结合，可形成立体生物特征库，建成后直接为多警种服务，是利用高科技手段在侦破案件和诉讼活动中应用的一个新的增长点，将能有效提高公安机关侦查破案的效率和能力，成为落实科技强警的重要实践之一。目前，公安部已在声纹库建设方面进行了重点布局，并选择快商通等通过公安部标准检测的厂商作为声纹采集设备提供方，力求双发共同完成这项专业技术性强、应用领域广、建设难度大的系统工程。
现在手机几乎是人手一个，所以这个安全将主要是保护用户的个人隐私数据、各类账户（淘宝、支付宝等）、支付信息而言的。因为脸部和指纹都是用户的生物特征信息而伴随着人的一生，也就是一个“不会改变的密码”！所以安全不是绝对的，如果你大部分的软件都是通过这些生物特征来保证安全是很有风险的，因为它不像数字密码那样可以随时更换，一旦泄露后果不堪设想！下面就说一下“刷脸”和“指纹”的一些应用与区别。
人脸识别 ：当你拿起手机的时候，手机需要主动去捕捉人脸。（机器主动）
指纹识别 ：你需要给出你的某个指头去给手机指纹识别模块。（自己主动）
人脸识别技术已经在PC登录、手机登录、日常打卡上下班等信息安全领域得到实际应用，极大地提高了人们在日常生活中的体验。
1、开启“人脸识别解锁”功能。人脸识别解锁是指通过识别人脸来允许用户完全获取设备中存储的个人信息的技术。
2、用户通过摄像头录制自己的面部，使设备预先记忆脸部信息。
3、通过摄像头识别人脸并解锁、登录设备。如果人脸与“预先设定的身份认证信息”相匹配，那么用户就可登入设备。如果有多人想要登入同一台设备，那么当第二名用户来到摄像头前面时，设备软件将自动转至这名新用户的资料。
4、支付宝的人脸识别技术采用在该领域广泛应用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。
5、阿里巴巴的无人超市实际上布满了人脸识别摄像头，从顾客进店开始，捕捉跟踪顾客在每一个货架前的停留时间、商品选购、行动路线，进入无人超市利用人脸识别将顾客锁定，拿起一样东西，系统会自动记录物品及数量，选完商品不用结账，费用直接从手机里扣除。
不久前，网上曝光了一则用照片做成3D模型轻松过支付宝人脸识别登陆的视频。利用面部模型可以通过支付宝的刷脸认证，从而登录支付宝账号，进行付款、转账的操作。虽然技术方回应称为恶意攻击，但暴露的问题还是不得不让人担心。
指纹、虹膜、指静脉、巩膜以及视网膜，这几个都是常见的生物识别的方式。这些生物特征有一个共同的性质，那就是它们都有一定的隐私、私密性，也就是说如果不近距离接触或者近距离观察，根本没有办法直接获取。但是人脸跟这些传统的生物特征相比，基本没有所谓的隐私性可言。而且指纹已经率先使用到支付领域并且普及，这是人脸识别还没有到达的高度。但是指纹识别也有人用指纹膜甚至仅一块口香糖就破解了！
综上所述，指纹和人脸各有优势，人脸识别在很多时候都比较便捷，而指纹的隐私性更优，或许人脸识别还会有更大的发展，但这都不是绝对安全的，所以建议大家如果能不用生物特征尽量不用！关于将生物特征用于安全认证还有很长的一段路要走，或许到量子计算普及时能有一个质的飞跃！最后关于安全这个问题用黑客界流传的一句话来做最后的回答。
不是我能不能黑你的问题，而是你有没有被黑的价值！
现在手机几乎是人手一个，所以这个安全将主要是保护用户的个人隐私数据、各类账户（淘宝、支付宝等）、支付信息而言的。因为脸部和指纹都是用户的生物特征信息而伴随着人的一生，也就是一个“不会改变的密码”！所以安全不是绝对的，如果你大部分的软件都是通过这些生物特征来保证安全是很有风险的，因为它不像数字密码那样可以随时更换，一旦泄露后果不堪设想！下面就说一下“刷脸”和“指纹”的一些应用与区别。
人脸识别：当你拿起手机的时候，手机需要主动去捕捉人脸。（机器主动）
指纹识别：你需要给出你的某个指头去给手机指纹识别模块。（自己主动）
人脸识别
人脸识别技术已经在PC登录、手机登录、日常打卡上下班等信息安全领域得到实际应用，极大地提高了人们在日常生活中的体验。
1、开启“人脸识别解锁”功能。人脸识别解锁是指通过识别人脸来允许用户完全获取设备中存储的个人信息的技术。
2、用户通过摄像头录制自己的面部，使设备预先记忆脸部信息。
3、通过摄像头识别人脸并解锁、登录设备。如果人脸与“预先设定的身份认证信息”相匹配，那么用户就可登入设备。如果有多人想要登入同一台设备，那么当第二名用户来到摄像头前面时，设备软件将自动转至这名新用户的资料。
4、支付宝的人脸识别技术采用在该领域广泛应用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。
5、阿里巴巴的无人超市实际上布满了人脸识别摄像头，从顾客进店开始，捕捉跟踪顾客在每一个货架前的停留时间、商品选购、行动路线，进入无人超市利用人脸识别将顾客锁定，拿起一样东西，系统会自动记录物品及数量，选完商品不用结账，费用直接从手机里扣除。
不久前，网上曝光了一则用照片做成3D模型轻松过支付宝人脸识别登陆的视频。利用面部模型可以通过支付宝的刷脸认证，从而登录支付宝账号，进行付款、转账的操作。虽然技术方回应称为恶意攻击，但暴露的问题还是不得不让人担心。
指纹识别
指纹、虹膜、指静脉、巩膜以及视网膜，这几个都是常见的生物识别的方式。这些生物特征有一个共同的性质，那就是它们都有一定的隐私、私密性，也就是说如果不近距离接触或者近距离观察，根本没有办法直接获取。但是人脸跟这些传统的生物特征相比，基本没有所谓的隐私性可言。而且指纹已经率先使用到支付领域并且普及，这是人脸识别还没有到达的高度。但是指纹识别也有人用指纹膜甚至仅一块口香糖就破解了！
综上所述，指纹和人脸各有优势，人脸识别在很多时候都比较便捷，而指纹的隐私性更优，或许人脸识别还会有更大的发展，但这都不是绝对安全的，所以建议大家如果能不用生物特征尽量不用！关于将生物特征用于安全认证还有很长的一段路要走，或许到量子计算普及时能有一个质的飞跃！最后关于安全这个问题用黑客界流传的一句话来做最后的回答。
在智能手机已经逐渐普及的今天，相比之前，智能手机有了更多的解锁和支付方式，这其中就包括“刷脸”和“指纹”。那么这两种方式究竟哪种最安全呢？
早在2014年左右，支付宝和微信两大电子支付平台率先开启了 “刷脸支付” 的 探索 。到2017年左右，各大手机厂商也开始逐渐重视 手机刷脸功能 ，17年以后的手机大多都支持 人脸识别 。
要说“刷脸支付”的安全性如何，不少人觉得不安全，总觉得别人可以盗取自己脸部详细特征来进行解锁或者支付，其实这种担忧有些杞人忧天，开发者早就想到了这种情况，所以 现在的刷脸验证大多都是一种动态验证，验证时多数会要求使用者点点头，眨眨眼等动态动作，以增加刷脸的安全性。
这种动态验证方式可轻易识别出 究竟是真人还是图片 ，会充分提取人脸的 眼睛距离，鼻子长短，嘴巴大小 等详细脸部信息，精确度已经达到 毫米级 。在支持刷脸支付的超市有人曾经做过试验，付款时用马云的照片进行付款，结果只有四个大字，那就是 “不是本人” ，所以 大家大可不必有拿照片刷脸的担忧。
另外随着刷脸技术的不断完善，未来还会更加安全。 因为未来的刷脸技术中还会加入 虹膜识别 以及 声纹识别 等。这里给大家说一下虹膜识别，虹膜是人眼睛的一部分，从胎儿时期虹膜就可以发育完全，并且一生都不会改变，而且 每个人的虹膜都是独一无二的 ，在未来， 虹膜的唯一性也会增加脸部识别的安全性。
声纹识别 也是一种高端的生物识别技术，利用此技术可以 将人的声信号全部转换成电信号，再利用计算机进行处理和识别，安全性也很高。有了这两项技术的加持，未来刷脸验证的安全性还将进一步提升。
指纹，也是手机常用的解锁和支付方式。 作为另一种生物识别技术，它的安全性究竟如何呢？个人认为 指纹解锁最起码比数字密码更安全，而且很方便，解锁或者付款时，只需手指放到手机指纹识别出，立马就可以完成解锁或者付款。
那么人的指纹虽说是独一无二的，但又没可能被复制呢？ 之前就曾看到过一篇文章，纽约大学的研究人员经过研究分析大量指纹信息后，曾创造出一套 “万能指纹” ，使用此指纹据说可以过很多指纹识别系统。虽然真实性有待考量，但这条信息也 让更多人开始注重指纹解锁的安全性。
不过指纹解锁或者支付的确有一点不安全，那就是 当你喝醉了或者熟睡的时候，如果别人在你不知情的情况下用你的手指去进行解锁或者支付，那的确会有一些不安全因素。 如果是面部识别，在你熟睡等闭眼情况下， 轻易则不会解开 。
另外我们在使用指纹识别时，必须 先录入自己的指纹数据 ，那么相应的手机厂商或者软件所有者会不会盗取用户的指纹信息呢？这一点大家也可放心，只要是 较大的手机厂商和软件平台，都会严格保密用户的指纹信息 。那么又有人说了， 这些信息会不会被黑客盗取呢？首先指纹扫描时必须通过手机硬件，在软件上不会传输指纹信息；另外，即使是在手机本地存储的指纹信息，存储位置都是十分安全的，这些位置一般都会拒绝各种软件的访问。 这两点在技术上就 给黑客盗取指纹信息增加了难度。
综上来看，指纹和刷脸都是有一定安全保障的，如果非要说两者谁更安全，个人觉得是刷脸支付。首先指纹复制的代价相比脸部复制要高得多；另外指纹在日常生活中很容易遗留下来，例如水杯、门把手等位置，而脸部特征除了照片一般不会泄露出去；还有就是指纹识别容易在睡着时被人利用，面部识别则不会。
理论上肯定是刷脸更加安全，否则苹果手机也不会一直坚持使用3D结构光技术，而不用屏幕指纹识别。和指纹相比，刷脸在安全性上拥有很大的优势。
首先真正的人脸识别自带“活体检测”功能。所谓活体检测就是手机在刷脸的时候首先会判断摄像头前面的是真人，而不是模型或者照片。这是人脸识别最基本的一个功能，如果没有这个功能，人脸识别就不能用于支付。比如现在很多国产手机都支持人脸解锁，但像苹果iPhone X那样能够用于人脸支付的国产手机少之又少。就是因为大多数国产手机的人脸识别不具备活体检测功能，很容易被模型或者照片过，安全度不高。
人脸识别想要支持“活体检测”就需要用到“3D结构光”技术。这项技术被苹果率先应用在iPhone X上。它的原理是利用红外线投射器向人脸投射无数个红外小点，然后在利用红外接收器收集这些红外点的信息，并将它们组成一个立体的面容建模。红外点的数量越多，模型也就越精细，安全系数也就越高。由于这个3D建模是立体的，所以无法用照片来破解。
而在面容识别的过程当中，3D结构光传感器也会根据用户眨眼，或者偏头等细微动作，来验证正在使用面容识别的是用户本人，而并非虚假的模型。这样一来，3D结构光人脸识别几乎不可能被破解。
相比之下，指纹识别的安全性要更低一些。虽然指纹识别也有“活体检测”，但不可能做到人脸识别那么精细。比如有很多实验结果都显示，用导电硅胶来制作的手指倒模，就可以非常轻松的过很多手机的指纹识别传感器。所以一旦用户的指纹信息被第三方获取，那么就意味着指纹识别不再安全了。
当然，指纹识别也有优点，比如它不像人脸识别那样依赖3D结构光。现在一些全面屏手机甚至做到了屏下指纹识别。而人脸识别如果想用于支付，就必须依赖3D结构光技术，这样一来手机屏幕就会像iPhone X那样留出一个缺口，也就是人们俗称的“刘海屏”，在外观颜值上不如屏下指纹识别手机。
智能手机的刷脸和指纹其实哪个都不安全，说句实话，我这个人在老婆面前就是一个透明的人，什么事情我都不会瞒着他。所以我的手机可以放在他手里一整天，我也不会担心有什么绯闻之类的事情发生。但是我们俩之间有一个段子也让我知道刷脸和指纹是最不安全的。 我有一个喝完酒爱睡觉的毛病，那就是喝了一点酒，回到家里倒头就睡，谁也叫不醒发生什么事情也不知道。有一次我真的喝大了，回到家里是下午两点，我睡了一小天儿，等到晚上八点多醒来的时候。发现我的媳妇儿正在玩儿我的手机。我当时就半开玩笑的说我又有指纹又有刷脸的加密措施，你是怎么进来我的手机玩儿的？她很黑，笑着说你的手机我拿着刷你一下脸，或者拿你的指纹在你的手机上按一下不就自然开锁了吗？他这一句玩笑话让我顿时觉得刷脸和按指纹真的是很不安全，幸好自己的媳妇儿知道自己的指纹和能刷脸。如果是这个手机到了别人的手里，我在人家跟前睡着了，那么我手机里的一切东西不都是一露无疑。 所以我说精明的人千万别把手机设置成什么刷指纹和刷脸的功能。还是用那种图形锁和数字密码锁是最安全的。这样别人也偷不了你的信息也看不了你的手机，这样才能更好的保护你个人的隐私。这样才能让你的手机永远是在一种安全的状态。 因此，凭我对手机的理解，我觉得刷指纹和刷脸都没有安全感。
现在手段多多，刷脸和指纹，那个都不太安全，总让人胆心！只有安全没有决对的安全！
智能手机已经变成了我们移动互联网的入口，其中捆绑了大量的业务，甚至很多业务与钱相关。那么，一旦出现信息安全事件，对于每个人的影响都将十分巨大。手机验证登录则是我们的第一道屏障，验证方式分为两种，一种是较为传统的密码验证、图片解锁验证等；一种是利用生物体唯一特征来验证，包括了刷脸、指纹等。那么，智能手机的刷脸和指纹验证哪个更加安全呢？
先来说说刷脸的这种验证方式，做的较好的应该属于苹果公司。苹果手机为了实现刷脸的功能，妥协了全面屏的设计，使用的是较为怪异的刘海屏。这样的好处是使用3D结构光技术，使得人脸验证的安全系数变得更高。当然，如果真是双胞胎来捣乱，这项技术也不能称为十分安全。但是对比于其他手机厂商，仅凭借照片就能够解锁，3D结构光技术相对来说还算安全。
当然，最安全的技术还是虹膜识别，但是由于识别速度较慢、限制较多的问题，现在该技术并未普及。
至于指纹解锁就更简单了，屏幕通过识别您手指指纹的方式来进行验证。实现的方式上具有光学屏幕指纹识别、超声波屏下指纹识别技术等。三星手机主要使用的是超声波屏下指纹识别技术，前不久却爆出了三星S10和Note10系列手机存在安全隐患。国外用户发现使用全包硅胶套之后，未录入指纹的前提下可以登录手机，并且能够使用支付程序。记得当时各大银行、支付宝、微信等也紧急暂停了三星这些型号手机的指纹支付功能。
由此来看，指纹解锁的功能也并非如我们想象中安全。
那么，两种解锁方式哪个更安全呢？从某个角度来说，任何一种技术都会存在漏洞，完全安全的东西并不存在，只是能过说是相对安全。
对于一名普通人来说，即便是各种技术存在着这样或那样的漏洞，但是想要还原破解并不现实，这并不是你我能够做到的事情。这两种技术我更偏向于使用指纹解锁，外人能够接触到您手机的毕竟是少数，我们要防的是“最亲近”的人。刷脸相对指纹解锁就变得较为弱势，我总不能挡着脸睡觉吧！至少睡梦中动用我的手指还是会察觉的！实在不行，咱就用脚趾吗！哈哈哈
无论是过去、现在、还是将来，都不会有任何人的指纹和你的一模一样。但很有可能出现相似度99%以上的两个人。
“指纹”实际上就是凹凸不平的纹理，要复制一个人的“指纹”很容易，使用指纹膜、硅胶就可以轻松的复制指纹。
有极少数皮纹病患者并没有指纹，这可能与基因（SMARCAD1）的突变有关，指纹虽然与DNA有关，但无法通过DNA分析重建指纹纹样。
“指纹”解锁遇到了冬天皮肤褶皱、洗衣服/洗碗皮肤褶皱、细菌/真菌感染性脱皮、酸/碱腐蚀等情况很容易失效。
早期并没有“屏下指纹解锁”，这就意味着指纹解锁模块在“全面屏时代”会极大的占用屏幕的屏占比，影响视觉效果，有些厂商会将指纹解锁模块移到手机背面来改善屏障比，但还是没有“人脸识别”的手机用得爽。
“人脸识别”抬起手机即可解锁，而“指纹解锁”需要将手指移到解锁模块内才能完成解锁。所以“人脸识别”可以化解很多尴尬的局面，比如：
目前“人脸识别”应用较为成熟的技术是3D结构光技术，相较过去的2D人脸识别只能识别屏幕的人脸图像，3D结构光则可以投射出数以万计的红外线对人脸轮廓进行建模识别，极大的提高了安全性。
在FIT2017互联网安全创新大会上，技术人员利用3D建模软件参照“郭富城”照片的面部特征，短时间就做出了对应的3D模型图像，通过人脸建成软件对比结果，假的3D模型足以破解一般的人脸识别。
这就意味着，一旦有人有你的照片就可以通过3D建模然后将你的脸型打印出来，获取一张照片比一个“指纹”的获取容易得多得多。
Face ID首秀时，很多同卵双胞胎们纷纷在网上秀出可以同时解锁Face ID。还有一对来自俄罗斯的双胞胎指责Face ID没有办法区分他们，让他们的个人隐私受到了损坏并造成了精神损伤，还向苹果要求赔偿。
虽然近几年有越来越多的新技术补充到“人脸识别”中提高识别的准确率，但“人脸识别”确实没有想象中的那么安全。假如自己睡着了或喝醉了，别人通过“人脸识别”解锁了手机，获取了很多隐私信息并把钱转走了，这是多么恐怖的一件事。
“数字解锁”、“图像解锁”的主动权完全是掌握在自己手中，记在脑子里别人想获取是一件极度困难的事情，除非是自己主动告诉。
“指纹解锁”和“人脸识别”主要是为便捷性而生，但它们的安全性问题是不容忽视的。
很多手机产商开启“人脸识别”的同时还需要设置“数字解锁”，当手机长时间没有点亮屏幕或重新启动手机时需要先“数字解锁”后才能开启“人脸识别”。
作为用户我们也不能将所有的鸡蛋放在一个篮子里，比如：锁屏密码和银行卡密码设置成一样。这是非常不可取的。
举个例子：
用“人脸识别”解锁，可以用“指纹解锁”打开锁定的APP，然后使用和锁屏密码不同的数字支付密码来转账和付款。
事实上并没有那种单一的验证方法可以做到100%的安全，必要的时候需要多种验证方法相结合，比如在银行办理业务时，需要身份证、签字、按指纹、扫描人脸图像等。
现在“指纹解锁”和“人脸识别”技术已经非常成熟了，不管是从安全性，还是从便捷性来说，很难一较高下。但我们也不能过度地依赖它们，而是应该采用多种认证方式保障自己的个人隐私。
以上个人浅见，欢迎批评指正。
刷脸的分为两种，一种是安卓系统自带的2D图像识别。另一种是iPhoneX开始启用的3D结构光。由于结合了3D建模，这种面部识别按照苹果的说法是百万分之一的破解概率，但是依然会有一些问题，比如双胞胎或是“特制雕像”解锁之类的，这些之前都有新闻爆出来过。
而由于人体指纹的唯一性，目前最安全的显然还是指纹识别，这也是为什么大部分安卓厂商对指纹识别依然很坚定。
多说一句，三星曾有一段时间用过虹膜识别，安全性显然比2D面部要更高，但是由于体验实在太糟心，几代之后三星自己也放弃了。
智能手机刷脸和指纹哪个更安全呢，我认为目前来说指纹更加的安全，刷脸还是比较小儿科一点儿。
现在智能手机的安全做的是相当不错的，与指纹的接触式不同，刷脸感觉是很高大上的，但是它的安全性还是比较差的，因为它是靠的形，虽然现在苹果或是华为手机都使用了3维式的刷脸方式，提高了安全性，也只能说是提高了而已，它并没有解决实质性的问题，那就是可以随意的仿出人脸出来，想想变脸是不是很简单，它真的是可以的，但是指纹就不一样了，指纹必须是活体的，并且指纹本身就是不重复的，它的纹理又非常有判断性，和人脸的简单化不一样的。
所以我认为是指纹更加的安全一点儿，只能说人脸更加的方便，或是未来可能成为主流。但是目前来说，安全性还是差的很远的。
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院 转自： 人工智能技术在声纹识别方面的应用|解读技术-云+社区-腾讯云() 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在声纹识别方面的应用。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于声纹识别。 【嵌牛提问】人工智能在声纹识别方面中有什么运用呢？ 【嵌牛正文】 人工智能技术对于传统产业的推进作用越来越凸显，极大提升了传统产品的商业价值。“听声识我，开口即播”长虹CHiQ5人工智能电视成为全球首款搭载 声纹识别 的人工智能电视，可以直接通过每个人说话的声音不同而区分目前使用电视用户是谁，从而实现内容的精准推荐。无需借助遥控和手机等智能设备，通过识别家庭成员的声纹来控制电视。语音助手配备海量语音库，使用语义模糊识别功能，即使说错片名也能自动识别出你想要的内容，但是当人们在观看某一节目的时候谈论提及其他电视节目名称，语音助手功能识别后当即转换到另一个节目影响正常节目的观看。但是在价格方面，55寸售价7597元，65寸售价13997元，75寸售价21997元，价格过高难以普及，但是也从侧面证明人工智能确实可以提升产品附加值。 目前人工智能发力的领域主要集中在指纹、脸、声音、眼睛等等，都是人和人之间相互区分的独一无二的标识上，称之为“生物特征”。声音就是这种一种可以反映人身份的生物特征，参考“指纹”的命名方式，可以叫它“声纹”。 声纹是指人类语音中携带言语信息的声波频谱，它同指纹一样，具备独特的生物学特征，具有身份识别的作用，不仅具有特定性，而且具有相对的稳定性 。声音信号是一维连续信号，将它进行离散化后，就可以得到我们现在常见的计算机可以处理的声音信号。 在实际应用中，声纹识别也存在一些缺点，比如同一个人的声音具有易变性，易受身体状况、年龄、情绪等的影响;比如不同的麦克风和信道对识别性能有影响;比如环境噪音对识别有干扰;又比如混合说话人的情形下人的声纹特征不易提取;……等等。尽管如此，与其他生物特征相比，声纹识别的应用有一些特殊的优势:(1)蕴含声纹特征的语音获取方便、自然，声纹提取可在不知不觉中完成，因此使用者的接受程度也高;(2)获取语音的识别成本低廉，使用简单，一个麦克风即可，在使用通讯设备时更无需额外的录音设备;(3)适合远程身份确认，只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录;(4)声纹辨认和确认的算法复杂度低;(5)配合一些其他措施，如通过 语音识别 进行内容鉴别等，可以提高准确率;……等等。这些优势使得声纹识别的应用越来越受到系统开发者和用户青睐，声纹识别的世界市场占有率，仅次于指纹和掌纹的生物特征识别，并有不断上升的趋势。 声纹识别（也称说话人识别）技术也如同现在在智能手机上应用十分广泛的指纹识别技术一样，从说话人发出的语音信号中提取语音特征，并据此对说话人进行身份验证的生物识别技术。每个人都具有独一无二的声纹，这是由我们的发声器官在成长过程中逐渐形成的特征。无论别人对我们的说话模仿的多么相似，声纹其实都是具有显著区别的。声纹识别(Voiceprint Recognition, VPR)，也称为说话人识别(Speaker Recognition)，有两类，即说话人辨认(Speaker Identification)和说话人确认(Speaker Verification)。前者用以判断某段语音是若干人中的哪一个所说的，是"多选一"问题;而后者用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是"一对一判别"问题。不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术，如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术，而银行交易时则需要确认技术。不管是辨认还是确认，都需要先对说话人的声纹进行建模，这就是所谓的"训练"或"学习"过程。 现实生活中的“未见其人，先闻其声”就是人类通过声音去识别另一个人身份的真实描述，虽然目前计算机还做不到通过一个字就判断出人的身份，但是利用大量的训练语音数据，可以学出一个“智商”还不错的“声纹”大脑，它在你说出8-10个字的情况下可以判断出是不是你在说话，或者在你说1分钟以上的话后，就可以准确地判断出你是否是给定的1000人中的一员。这里面其实包含了大部分生物识别系统都适用的重要概念：1：1 和 1：N，同时也包含了只有在声纹识别技术中存在的独特的概念：内容相关和内容无关。 对于一个生物识别系统而言，如果它的工作模式是需要你提供自己的身份（账号）以及生物特征，然后跟之前保存好的你本人的生物特征进行比对，确认两者是否一致（即你是不是你），那么它是一个1：1的识别系统（也可以叫说话人确认，Speaker Verification）；如果它只需要你提供生物特征，然后从后台多条生物特征记录中搜寻出哪个是你（即你是谁），或者哪个都不是你，那么它是一个1：N的识别系统（也可以叫辨认，Speaker Identification）。 技术上，简单的声纹识别的系统工作流程图。 对于声纹识别系统而言，如果从用户所说语音内容的角度出发，则可以分为内容相关和内容无关两大类技术。顾名思义，“内容相关”就是指系统假定用户只说系统提示内容或者小范围内允许的内容，而“内容无关”则并不限定用户所说内容。前者只需要识别系统能够在较小的范围内处理不同用户之间的声音特性的差异就可以，由于内容大致类似，只需要考虑声音本身的差异，难度相对较小；而后者由于不限定内容，识别系统不仅需要考虑用户声音之间的特定差异，还需要处理内容不同而引起的语音差异，难度较大。 目前有一种介于两者之间的技术，可以称之为“有限内容相关”，系统会随机搭配一些数字或符号，用户需正确念出对应的内容才可识别声纹，这种随机性的引入使得文本相关识别中每一次采集到的声纹都有内容时序上的差异，这种特性正好与互联网上广泛存在的短随机数字串（如数字 验证码 ）相契合，可以用来校验身份，或者和其他人脸等生物特征结合起来组成多因子认证手段。 具体到声纹识别算法的技术细节，在特征层面，经典的梅尔倒谱系数MFCC，感知线性预测系数PLP、深度特征Deep Feature、以及能量规整谱系数PNCC 等，都可以作为优秀的声学特征用于模型学习的输入，但使用最多的还是MFCC特征，也可以将多种特征在特征层面或者模型层面进行组合使用。在机器学习模型层面，目前还是在2009年提出的iVector框架一统天下，虽然在深度学习大红大紫的今天，声纹领域也难免被影响，在传统的UBM-iVector框架下衍化出了DNN-iVector，也仅仅是使用DNN（或者BN）提取特征代替MFCC或者作为MFCC的补充，后端学习框架依然是iVector。 上图示出了一个完整的声纹识别系统的训练和测试流程，可以看到在其中iVector模型的训练以及随后的信道补偿模型训练是最重要的环节。在特征阶段，可以使用BottleNeck特征取代或者补充MFCC特征，输入到iVector框架中训练模型。 在系统层面，不同的特征及模型，可以从不同的维度刻画说话人的声音特征，加上有效的分数规整，将各子系统融合能有效的提高系统的整体性能。
声纹识别，也叫做说话人识别是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数，来识别语音说话者身份的技术。由于每个人的发声器官（舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔）在尺寸和形态方面不尽相同，因此声纹也就成为一种鉴别说话人身份的识别手段。
声纹识别系统通过采集语音，提取声纹特征，训练模型并建立声纹模型库，把待识别的语音和声纹模型库进行比对，从而实现对说话人的识别。声纹识别系统一般包括两个步骤：声纹建模和声纹验证，典型的声纹识别系统如下图所示。声纹建模过程中涉及到的语音文件采集就是所谓的声纹采集。
在声纹识别的过程中，建立庞大有效的声纹数据库并对数据进行精确标注就成了基础且重要的一环。但在实际的声纹采集过程中，由于不同的设备、不同的信道等等的差异，声纹数据库质量往往参差不齐，这些质量问题往往会影响算法模型的建立，从而导致识别准确率的降低。
为了确保入库声纹的质量，就需要通过科学、系统的研究来制定针对自然人的声纹信息标准采集流程，同时研制标准声纹采集设备，建立可操作的标准声纹采集流程，为声纹库建设提供标准支撑，也确保采集入库的各个声纹能够发挥应有的价值。标准声纹采集设备应该特别注重以下几个方面:
通过标准声纹采集设备，就可以采集到符合各类声纹建库要求的高质量声纹数据要求，为声纹识别、声纹鉴定和比对提供坚实的基础。
标准声纹采集设备这里推荐快商通推出的标准声纹采集设备，它是专门为标准声纹采集场景研发的声纹采集设备，采用智能化麦克风集群，支持单向/全向拾音、多种文本采集方式。配套集采集、多标签入库、分类存储、实时检索功能于一体智能化声纹采集系统，可连续性创建采集，批量入库，缩短多人采集入库时间成本，保证声纹信息采集内容的完整性和真实性，提高声纹采集的质量和效率。一次语音录入即可采集到符合公安机关声纹建库要求的高质量声纹数据，为声纹鉴定和比对提供坚实的基础
声纹，也称 “ 语图 ” ，是由专用的电声转换仪器（语图仪）将声波特征绘制成的波谱图形。声纹鉴定就是把未知人的语声和已知人的语声，通过语图仪分别制成声纹图谱，再依据声纹图上的特征进行分析、比较和判断，确定二者是否为同一人的语声。它是文检技术中近些年发展起来的语音识别的先进科学手段。
目前，许多国家都己把声纹鉴定作为辨认犯罪嫌疑人的重要手段，为侦查工作提供新的线索和证据。
（ 1 ）在获得了犯罪人的语声录音资料时，如在中进行的恐吓、勒索，或在其他性质的犯罪中录到了罪犯说话的声音，那么可以通过收集嫌疑人语音样本进行声纹鉴定，为认定或否定犯罪人提供鉴定结论。
（ 2 ）在案件的侦讯或审理中（包括民事案件），通过声纹鉴定可以审查录音证据材料的其伪。
（ 3 ）通过声纹分析，判断说话人的性别、年龄、方言（生活地区）特征，为侦查工作提供方向和范围。
目前，国际声纹鉴定并行两套系统：
一是声纹的自动识别系统，它以电子计算机为主体，具备分析、储存、检索、鉴定多项功能，可以根据语声进行全自动分析，最后给出结论。但这种结论的准确性同专家设定的特征吻合量（阈值）有关。
二是声纹的人工识别系统，它以语图仪为支持，鉴定人直接观察和分析声纹，寻找特征，测量数据并进行比较与评断，最后得出结论。 在声纹资料的存储技术上，已发展到激光光盘存储。先以激光源对待储声纹图谱进行扫描，获得付利叶光谱，再通过电脑把光谱记录的声纹特征转换成数据，最后通过电脑控制的激光针将待储声纹特征的数据存入光盘纹线中。当需检索时，再用激光针通过电脑系统输出光盘中的信号，即可进行声纹比较。这种存储技术容量很大，一张光盘可以储存数百万人的声纹。
国内也有一些专业公司，可提供声纹鉴定软件和服务。如厦门的快商通，凭借其在声纹技术领域的技术积累并结合以往成功的声纹鉴定经验，其研发的声纹鉴定分析系统可进行录音资料的有效声纹鉴定，提供的服务包括：录音资料话者同一性认定；录音资料内容辨识；录音资料的真实性完整性鉴定；录音资料降噪处理等。
1.采集检材
在采集犯罪人或证人的语声作检材时，录音宜采用高保真录音机。天聪采集语声的要求是： ①录音应当尽量在不被对方发觉的情况下进行，以减少假象的干扰，保证语声的真实； ②应尽量防止环境噪声和录音设备的干扰。麦克风与被录对象保持适当距离。尽量不用失真大 的袖珍盒式录音机，电源最好用市电，保持电流稳定。电话录音时应使用传感器，不要将听筒直接对着“麦克”录音。磁带应选用优质新带。
2.采集样本
除了遵照采取检材时要求的器材和注意事项外，应尽量保持同采集检材时相同、相近的语声环境、距离、设备及速度；并建议在样本中有与检材相同的词句，以供特征比对。
3.审听和选择
鉴定人员要先对捡材和样本分别反复审听和记录，从中选择正常而清晰的语声段落，再进一步选取相同的字、词、句，作为供比较的部分。然后使用语图仪分别将选好的检材与样本中的字、词、句做出声纹图。
4.声纹特征
在被比较的两种声纹图谱中，分别选取明显、稳定的特征作为比较特征。一般说，共振峰的频率值及其走向是最稳定的特征，而且具有很强的特定性，利用价值最高；而时长、音强、波形等特征稳定性较差，可做参考。在天聪鉴定过程中，还可以从同一个人的语声中选择多个相同字、词或句的语图，在分析比较中抓住其稳定而特殊的特征作为依据。
5.比较
比对检材与样本中相同字、词的声纹中的同类特征（如共振峰频率、走向及波形），进行比较分析，找出相同点和差异点。
6.综合评断
①如果被比较的全部特征完全吻合；或者稳定性强的特征完全吻合，而只是稳定性差的特征有些差异，均可做同一认定结论；
②如果被比较的稳定性强的特征差异较大，还可以补充样本再做语图比较，倘仍有差异，又无法解释，则可做否定结论。
7.送检
说话人在不同的环境和不同的心态下，以及不同的语气、不同的健康状况都会引起语音的某些变异。录音环境（噪音、回声、距离）的干扰以及录音设备不良，也会使录制的语音产生假性变异。因此，送检时，要把录制检材和样本时的环境状况、录制距离、录制方式、使用机器、以及在什么情况下录制等情况加以详细记载，一并提交鉴定人，以便对差异点进行客观的分析评断。
本次最强大脑人机挑战的项目是听声识人，背后的技术背景是声纹识别技术。实际上声纹识别是一种行为识别技术，是通过测试、采集声音的波形和变化，与登记过的声音模板进行匹配。该项技术最早由40年代末的贝尔实验室开发，主要用于军事情报领域。随着技术发展，逐步在法医鉴定、法庭证据等领域得到广泛使用。 声纹识别的理论基础 每一个声音都具有独特的特征，通过该特征能将不同人的声音进行有效的区分。 这种特征主要由两个因素决定，第一个是声腔的尺寸，具体包括咽喉、鼻腔和口腔等，这些器官的形状、尺寸和位置决定了声带张力的大小和声音频率的范围。就像指纹一样，每个人的声音也就有独特的特征。第二个因素是发声器官被操纵的方式，发声器官之间相互作用就会产生清晰的语音。人在学习说话的过程中，通过模拟周围不同人的说话方式，就会逐渐形成自己的声纹特征。 理论上来说，声纹就像指纹一样，很少会有两个人具有相同的声纹特征。 小度声纹识别技术解析 最强大脑中，小度机器人拥有的声纹识别技术，实际上属于动态声音实时检测技术，同时还包括VAD、降噪、去混响等（VAD的目的是检测是不是人的声音，降噪和去混响是排除环境干扰）。 考虑到挑战场景是从合唱团中找到特点的人声，难点在于如何对语音信号中说话人相关的信息提取和表示，以及如何去区分类似人声的细微差异。一般而言对一段语音说话人相关特征的提取主要是按照如图所示的流程进行： 对于收集到的语音，首先会进行有效语音检测（VAD），将收集到的语音中非有效部分的语音进行切除，然后进行声学特征提取。由于语音信号是一种短时非平稳不定长的信号，因此一般提取特征都是采取加窗得到以帧为单位的特征。目前采用的声学特征普遍为经典的梅尔频率倒谱系数MFCC、感知现行预测系数PLP，以及目前火热的基于深度学习的特征deep feature。在得到声学特征之后，就是说话人信息的进一步提取。这里采用的建模方法主要采用ivector算法以及带残差处理的深度卷积神经中国络算法。通过建模后，我们就能够对语音进行更深层次的特征表示，使得说话人相关的信息进一步被呈现。最后得到的模型，就能够将特征提取阶段得到的特征进一步转化为能够表征说话人特性的样本。 这样，我们就能够将特定说话人的语音彻底转换为能够表征该说话人特性的模型。（在实际的比赛过程中，21个合唱队员在进行唱歌时，我们通过分别将这21个队员的唱歌声音送入到该模型中，最后得到21个能够表征这些队员信息的模型）。 识别匹配阶段就相对容易理解了，在采集到测试语音之后，进行相应的特征提取操作，然后通过与模版库里面的所有模板样本进行相似距离计算，然后选择距离最近的一个作为最后的判决结果。（在实际比赛过程中，这就相当于三次测试，每次测试，我们将线人的暗号语音送入到模型中，提取特征，然后再分别与21个模型进行打分比较，得分最高者即是机器认为的最有可能的线人）。整个过程如下图所示： 本次声纹识别的难度 可能大家最感兴趣的是，最强人工智能的小度和我们的小选手小宝3题只对了1题。这里我简单说下影响大家发挥的因素，如下： 1、噪音问题 2、多人唱歌 3、声音记忆遗忘 4、特征迁移 排名第一的是噪音问题，包括现场噪音和音乐噪音，这个比上场人脸识别的影响更大（上期存在着光线的影响），音乐本身也会影响机器和选手的判断；第二是多人唱歌，众所周知，声纹的识别主要靠频谱特征，而多人会出现频谱混叠的现象，使得特征分离和识别难度较大；第三，主要是对人类选手的影响，一般的人记忆时间的序列会比空间的要难，尤其是在记忆三串声音序列后，容易出现混淆，这也是为什么doctorWei一再希望小宝多听几遍的原因；最后说下特征迁移，挑战中是通过记忆说话，到辨识唱歌。而往往人们说话和唱歌声纹是不同的，这就存在一个特征迁移的问题，对应到我们的两位选手需要一定的归纳推理能力。 以上4个因素使得最终结果不是那么完美，但是也正是这些不完美才会让我们在技术上不断进步，不断超越过去的自己
声纹识别技术原理是利用声音的独特性来识别人物的，声纹识别简单地说，就是通过声音进行说话人身份识别的过程。语音信号之所以被形容为“形简意丰”，是因为声音包含有内容、身份、情感、年龄及健康状况等丰富的信息。
人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，理论上说，每个人说话时的短时频谱特征、声源特征、时序动态特征、韵律特征、语言学特征等都有差异，因此声纹就像指纹一样具有唯一性和独特性，可以进行识别。
声纹识别具有的优势。
1、声纹识别在金融领域的很多应用场景都是高频使用，对用户体验方面的需求较高，如果验证方式较为繁琐，往往用户难以接受，声音信息一般不涉及用户隐私问题，声音采集通过一个麦克风或者电话、手机就可完成，用户的接受度比较高；
2、更重要的是，声纹不易纂改，再加之声音信号中含有语言信息、副语言信息和非语言信息，综合利用声音中蕴含的丰富信息可以具备较高的安全特性。
以上内容参考 人民网——闻声识人：声纹识别让金融安全听得见
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院 转自： 人工智能技术在声纹识别方面的应用|解读技术-云+社区-腾讯云() 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在声纹识别方面的应用。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于声纹识别。 【嵌牛提问】人工智能在声纹识别方面中有什么运用呢？ 【嵌牛正文】 人工智能技术对于传统产业的推进作用越来越凸显，极大提升了传统产品的商业价值。“听声识我，开口即播”长虹CHiQ5人工智能电视成为全球首款搭载 声纹识别 的人工智能电视，可以直接通过每个人说话的声音不同而区分目前使用电视用户是谁，从而实现内容的精准推荐。无需借助遥控和手机等智能设备，通过识别家庭成员的声纹来控制电视。语音助手配备海量语音库，使用语义模糊识别功能，即使说错片名也能自动识别出你想要的内容，但是当人们在观看某一节目的时候谈论提及其他电视节目名称，语音助手功能识别后当即转换到另一个节目影响正常节目的观看。但是在价格方面，55寸售价7597元，65寸售价13997元，75寸售价21997元，价格过高难以普及，但是也从侧面证明人工智能确实可以提升产品附加值。 目前人工智能发力的领域主要集中在指纹、脸、声音、眼睛等等，都是人和人之间相互区分的独一无二的标识上，称之为“生物特征”。声音就是这种一种可以反映人身份的生物特征，参考“指纹”的命名方式，可以叫它“声纹”。 声纹是指人类语音中携带言语信息的声波频谱，它同指纹一样，具备独特的生物学特征，具有身份识别的作用，不仅具有特定性，而且具有相对的稳定性 。声音信号是一维连续信号，将它进行离散化后，就可以得到我们现在常见的计算机可以处理的声音信号。 在实际应用中，声纹识别也存在一些缺点，比如同一个人的声音具有易变性，易受身体状况、年龄、情绪等的影响;比如不同的麦克风和信道对识别性能有影响;比如环境噪音对识别有干扰;又比如混合说话人的情形下人的声纹特征不易提取;……等等。尽管如此，与其他生物特征相比，声纹识别的应用有一些特殊的优势:(1)蕴含声纹特征的语音获取方便、自然，声纹提取可在不知不觉中完成，因此使用者的接受程度也高;(2)获取语音的识别成本低廉，使用简单，一个麦克风即可，在使用通讯设备时更无需额外的录音设备;(3)适合远程身份确认，只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录;(4)声纹辨认和确认的算法复杂度低;(5)配合一些其他措施，如通过 语音识别 进行内容鉴别等，可以提高准确率;……等等。这些优势使得声纹识别的应用越来越受到系统开发者和用户青睐，声纹识别的世界市场占有率，仅次于指纹和掌纹的生物特征识别，并有不断上升的趋势。 声纹识别（也称说话人识别）技术也如同现在在智能手机上应用十分广泛的指纹识别技术一样，从说话人发出的语音信号中提取语音特征，并据此对说话人进行身份验证的生物识别技术。每个人都具有独一无二的声纹，这是由我们的发声器官在成长过程中逐渐形成的特征。无论别人对我们的说话模仿的多么相似，声纹其实都是具有显著区别的。声纹识别(Voiceprint Recognition, VPR)，也称为说话人识别(Speaker Recognition)，有两类，即说话人辨认(Speaker Identification)和说话人确认(Speaker Verification)。前者用以判断某段语音是若干人中的哪一个所说的，是"多选一"问题;而后者用以确认某段语音是否是指定的某个人所说的，是"一对一判别"问题。不同的任务和应用会使用不同的声纹识别技术，如缩小刑侦范围时可能需要辨认技术，而银行交易时则需要确认技术。不管是辨认还是确认，都需要先对说话人的声纹进行建模，这就是所谓的"训练"或"学习"过程。 现实生活中的“未见其人，先闻其声”就是人类通过声音去识别另一个人身份的真实描述，虽然目前计算机还做不到通过一个字就判断出人的身份，但是利用大量的训练语音数据，可以学出一个“智商”还不错的“声纹”大脑，它在你说出8-10个字的情况下可以判断出是不是你在说话，或者在你说1分钟以上的话后，就可以准确地判断出你是否是给定的1000人中的一员。这里面其实包含了大部分生物识别系统都适用的重要概念：1：1 和 1：N，同时也包含了只有在声纹识别技术中存在的独特的概念：内容相关和内容无关。 对于一个生物识别系统而言，如果它的工作模式是需要你提供自己的身份（账号）以及生物特征，然后跟之前保存好的你本人的生物特征进行比对，确认两者是否一致（即你是不是你），那么它是一个1：1的识别系统（也可以叫说话人确认，Speaker Verification）；如果它只需要你提供生物特征，然后从后台多条生物特征记录中搜寻出哪个是你（即你是谁），或者哪个都不是你，那么它是一个1：N的识别系统（也可以叫辨认，Speaker Identification）。 技术上，简单的声纹识别的系统工作流程图。 对于声纹识别系统而言，如果从用户所说语音内容的角度出发，则可以分为内容相关和内容无关两大类技术。顾名思义，“内容相关”就是指系统假定用户只说系统提示内容或者小范围内允许的内容，而“内容无关”则并不限定用户所说内容。前者只需要识别系统能够在较小的范围内处理不同用户之间的声音特性的差异就可以，由于内容大致类似，只需要考虑声音本身的差异，难度相对较小；而后者由于不限定内容，识别系统不仅需要考虑用户声音之间的特定差异，还需要处理内容不同而引起的语音差异，难度较大。 目前有一种介于两者之间的技术，可以称之为“有限内容相关”，系统会随机搭配一些数字或符号，用户需正确念出对应的内容才可识别声纹，这种随机性的引入使得文本相关识别中每一次采集到的声纹都有内容时序上的差异，这种特性正好与互联网上广泛存在的短随机数字串（如数字 验证码 ）相契合，可以用来校验身份，或者和其他人脸等生物特征结合起来组成多因子认证手段。 具体到声纹识别算法的技术细节，在特征层面，经典的梅尔倒谱系数MFCC，感知线性预测系数PLP、深度特征Deep Feature、以及能量规整谱系数PNCC 等，都可以作为优秀的声学特征用于模型学习的输入，但使用最多的还是MFCC特征，也可以将多种特征在特征层面或者模型层面进行组合使用。在机器学习模型层面，目前还是在2009年提出的iVector框架一统天下，虽然在深度学习大红大紫的今天，声纹领域也难免被影响，在传统的UBM-iVector框架下衍化出了DNN-iVector，也仅仅是使用DNN（或者BN）提取特征代替MFCC或者作为MFCC的补充，后端学习框架依然是iVector。 上图示出了一个完整的声纹识别系统的训练和测试流程，可以看到在其中iVector模型的训练以及随后的信道补偿模型训练是最重要的环节。在特征阶段，可以使用BottleNeck特征取代或者补充MFCC特征，输入到iVector框架中训练模型。 在系统层面，不同的特征及模型，可以从不同的维度刻画说话人的声音特征，加上有效的分数规整，将各子系统融合能有效的提高系统的整体性能。
论文都是固定的格式。1 引言或者绪论2国内外研究进展3你的问题解决的方法4结论也就这个么个格式不知道你是什么专业的。可以带你写，也可以给你意见。有意联系，空间有扣
要召开医学学术会议，首先你要知道如何书写医学学术会议 邀请函 、医学学术会议的会议记录等工作，下面我给大家介绍关于医学学术会议 范文 的相关资料，希望对您有所帮助。
医学学术会议范文一
由中华医学会航空航天医学分会暨空军飞行人员健康鉴定专业委员会主办的全国首届飞行人员健康鉴定学术会议暨空军飞行人员健康鉴定研讨会定于2003年10月16日至18日在贵阳市召开。会议期间，将举办全国飞行人员健康鉴定研讨班(国家级继续医学 教育 项目，编号：2003-16-01 012)。中华医学会航空航天医学分会委员会和《中华航空航天医学杂志》编辑委员会委员工作会议也将同期举行。来自总后勤部、总装备部、陆海空三军、民航总局及各航空公司的科研院所、大学、医院、基层航医室的从事飞行人员/航天员选拔体检与健康鉴定的航空航天临床医学工作者和医学管理者的代表将参加这次全国性的临床航空航天医学界的学术盛会。会议特邀 作为协办单位参会。会议的主办单位将向与会的单位和代表推介国内外有关医药企业，促进科技学术界与企业界的交流与合作，共同为发展我国载人航天和航空事业贡献力量。本次会议诚征医药企业参会交流并作为协办单位提供资助经费，将为企业提供产品推介宣传合作项目如下：
一、合作项目
1. 为挂名协办企业代表提供开幕式或闭幕式10分钟发言。
2. 会议宾馆门前或宴会厅悬挂祝贺布标。
3. 会议优秀论文及专题 报告 奖1项冠名。
4. 会 议论文 摘要集刊登企业及相关产品宣传资料(宣传资料印刷成本费由企业承担)。
5. 企业派1名代表免费参会(会议提供食宿费)。
6. 本次会议将向资助企业颁发资助证书。
二、资助经费额度及相应项目
1. 资助3万元人民币的企业可获得合作项目1～6的推介宣传商机。
2. 资助万元人民币的企业可获得合作项目3～6的推介宣传商机。
3. 资助5000元的企业可获得合作项目4的推介宣传商机。
欢迎广大医药企业参会，加盟到发展我国航空医学、载人航天医学与医学工程的跨世纪的辉煌事业的行列，科技学术界与企业界携手并进，共创新的奇迹。
联系人：
医学学术会议范文二
尊敬的各位专家，各位代表：
中国工程院2021年医学科学前沿论坛、第十四次全国临床药理学术会议暨第六届国际药物警戒与药物安全学术会议即将闭幕了，大家都依依不舍，不舍得离开这场学术盛宴!
在周院士的带领和组织下，本次学术大会十分成功，参会人数多(600多人)，学术氛围浓厚，学术质量高，内容丰富，发表了不同的学术观点，讨论热烈。大会学术报告30场，壁报展示48个，论文摘要100多篇，涉及到临床药理学研究与应用的多个方面，包括合理用药、个体化治疗、药物临床研究、新药研究的转化、药物安全性评价、药物相互作用、新 方法 新技术的应用等，将载入我国临床药理学学术交流的史册!尽管我国临床药理学的起步较晚，与发达国家相比有一定差距，但我们欣喜的看到改革开放以后，我国临床药理学研究取得了较快的发展，在学术研究和解决实际问题上取得了长足的进步，培养了大批从事临床药理学研究的人才，在国际上有声音，有地位，周院士及其团队的药物基因组学研究工作就是国际上有学术影响的很好实例。更重要的是我国在学术研究和解决患者病痛上有创造，令人敬仰!从哲学层面讲，创造包括隐性创造和显性创造，也就是学术研究的创造(隐性创造)和技术应用(显性创造)，在给学生们上课时，经常举两个例子：一个是我的导师徐叔云教授，开拓性开展抗炎免疫药理学的学术理论研究(隐性创造)，从中发现问题，针对临床需要创制新药(白芍总苷)治疗RA(显性创造)，产生了重大效益。再就是周宏灏院士，长期进行遗传药理学和药物基因组学研究(隐性创造)，发现问题，针对临床需要开发出基因检测技术、芯片、试剂盒，指导临床个体化用药(显性创造)，产生了重大效益。具有隐性创造力和显性创造力的专家才是全面创造力的专家，如此的学术探索，理论与应用结合，有力地推动了临床药理学的学术研究与临床安全有效用药和新药创制，是临床药理学丰富内涵的体现!
周宏灏院士在开幕时讲到，这一次大会是学术交流、相互学习的盛会，更是老朋友相聚、新朋友相识的机会。大家再依依不舍，还是要话别，离开 文化 底蕴深厚、现代气息浓厚、美丽而充满生机的长沙。衷心的感谢周宏灏院士，感谢中南大学、中南大学临床药理研究所的所有领导、老师、同学、志愿者们的精心组织，周到安排，温馨服务，感谢各位专家的精彩报告、主持、各位代表积极参会提问。
衷心祝福周宏灏院士青春永驻，学术常青，歌声更美妙!祝愿各位专家、各位代表身体健康，工作顺利!
祝愿我国临床药理学事业蓬勃发展，祝愿我们的祖国繁荣富强!
全国临床药理学学术大会每两年召开一次，两年后(2021年秋)浙江大学医学院第二医院申请承办第十五次全国临床药理学学术大会，欢迎大家带着研究的硕果，从橘子洲头来到杭州西子湖畔参加会议。
祝各位回程一路平安!
医学学术会议范文三
中华医学会第23届理事会常务理事会第三次会议于20__年4月2日在北京召开。会议由钟南山会长主持。33名常务理事出席了会议。
会议听取了《中华医学会20__ 年 工作 总结 及20__ 年 工作计划 》、《20__ 年财务决算简报》以及聘任办事机构部门负责人情况及部门职责的汇报;审议了《中华医学会专科分会管理规定》;讨论了《中华医学会学术会议管理办法》和《中华医学会专科分会 财务管理 办法》;通过了关于学会副秘书长的任免事项。
一、关于中华医学会20__年工作总结及20__ 年工作计划
会议听取了吴明江副会长兼秘书长所作的《中华医学会20__年工作总结及20__ 年工作计划》的汇报。
会议认为，20__年的工作在两届领导班子和大家的共同努力下取得了较好的成绩。认真贯彻党的十六大和十六届三中、四中、五中全会精神，在中国科协、卫生部、民政部的领导下，以科学发展观统领学会改革发展全局，坚持办会宗旨，搞好学术活动，着力于体制机制的创新，加强办事机构建设;努力推进医学科技创新，促进和谐社会的建设。今年要重点抓好以下十项工作:
1.认真贯彻党的十六届五中全会精神，按照“十一五”规划的总体目标，完成本届理事会工作规划的制订;
2.完善相关规定，着力加强学会的组织建设和会员管理工作;
3.实施《期刊管理改革方案》，理顺期刊管理结构，推动学会主办期刊的发展;4.整合学术会议资源，强化办事机构服务功能;创办有影响、有规模、有水平的品牌会议;
5.积极推进各专科分会临床科研资金项目的实施;
6.完成相关政府转移职能及交办任务;
7.依靠专科分会和地方医学会支持，加强大型系列科普活动的策划和组织，完成20__ 年的医学科普项目;
8.加强对外联络工作，扩大中华医学会在国际及地区间的影响;
9.按照加强领导、统一管理、整体规划、分步实施的原则，加快学会网站建设;
10.深化学会办事机构改革;推进学会机关自身建设。
会议特别指出;面对政府职能进一步转变的客观形势;学会要树立在市场经济体制下有为才能有位的竞争意识，增强危机感、紧迫感和责任感，主动承担更多的政府转移职能和拓展新的工作领域;以推进学会改革与发展。
二、审议了《中华医学会专科分会管理规定》(审议稿)
会议听取了由韩晓明副秘书长对修订《中华医学会专科分会管理规定》所作的说明;对适应学会发展所作的修订内容给予了肯定。会议围绕专科分会建设与管理所涉及的问题进行了热烈讨论，对《中华医学会专科分会管理规定》(审议稿)提出了积极的修改意见和建议.如，建议明确专科会员与专科医师之间的区别与联系、专科会员的标准及入会程序;积极试行前任主委、现任王委、候任主委的组织构架Z关于青年委员的条件及青年委员会的领导构架等等。
会议认为，重视和加快学会及专科分会的组织建设是学会发展重要的基础性工作;健全制度是个逐步完善的过程。根据常务理事会提出的宝贵建议，再次修改后报送常务理事书面审议。
三、讨论了《中华医学会学术会议管理办法》
祁国明副会长对《中华医学会学术会议管理办法》作了修改说明。
与会常务理事对修改后的《中华医学会学术会议管理办法》基本子以肯定，认为应主要依靠专科分会举办学术会议，适度控制会议数量，注重会议质量;倡导和支持专科分会发挥整体优势举办学术年会或多学科联合办会;积极创办水平高、规模大、国内外有影响力的品牌会议;同意将学术会议分为三类管理，赞成采用竞争方式选择学术会议的承办单位，建议制定学术会议质量评价办法，建议参照会展公司的运营思路，学会应提升会务服务水平。
会后将根据常务理事会的意见修改后，以书面形式再次报送常务理事审议。
四、讨论了《中华医学会专科分会财务管理办法》
会议听取了罗玲副秘书长所作的关于《中华医学会专科分会财务管理办法》的说明。
与会常务理事结合提交本次常务理事会审议的《中华医学会专科分会管理规定》和《中华医学会学术会议管理办法》;对该办法展开了讨论。会议认为，学术会议结余分配应体现出鼓励专科分会举办大型学术活动的政策导向，并希望学会办事机构应重在改进工作作风，为学术会议提供高质量的管理与会务服务。
会后将相关意见吸纳修改后，以书面形式再次报送常务理事审议。
五、通报了《20__年财务决算简报》
罗玲副秘书长代表学会通报了《20__ 年财务决算简报》20__ 年学会总体收支相抵，略有结余。20__ 年收入增长低于支出的增长速度，学会正逐步推行财务预算制度，健全完善财务管理，以保证学会财务稳健运行。
六、审议通过了关于学会副秘书长的任免事项
根据卫生部党组通知和工作变动的实际情况;聘任张耀华同志为中华医学会副秘书长，免去赵书贵同志中华医学会副秘书长职务。
七、汇报了学会聘任办事机构职能部门负责人情况及部门职责范围
吴明江副会长兼秘书长汇报了学会聘任办事机构职能部门负责人情况及部门职责范围。第一批聘任的中层干部20名已经到位。
出席(33人，以姓氏笔划为序)
王卫平王天瑞王正国王字王海燕王德炳
白书忠龙济瀛刘俊祁国明何明吴明江
李兰娟杜如昱邱贵兴陆召麟陆道培宗淑杰
屈婉莹屈谦郎景和金连弘赵书贵赵玉沛
郝希山钟南山徐光炜高润霖曹泽毅黄光英
强伯勤曾毅戴建平
请假(22人，以姓氏笔划为序)
巴德年买买提明牙生刘全喜刘家望刘晓程
刘德培张肇达张震康李俊峰李鸿光杨秉辉
沈倍奋沈晓明陈觉民陈可冀金大鹏胡大一
赵达生唐维新顾玉东黄庆道魏于全
列席
学会副秘书长:张耀华韩晓明罗玲
学会办事机构各部门负责人
(中华医学会办公室整理)
主题词:常务理事会会议纪要(23-03)
报:卫生部领导，中国科协领导，民政部领导，卫生部
人事司，中国科协学会学术部。
分送:第23届理事会全体理事、名誉理事
抄送:各专科分会主任委员、秘书，各省、自治区、直辖
市医学会，各副省级城市医学会，学会办事机构各部门。
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会议论文摘要格式要求有哪些
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中文版要求
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5. 摘要：小五号字体;字数500-900字。
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范文如下：
中国城市住宅价格的.多元回归模型构建
高丹1
王菡珏2
1中国人民大学，商学院财务与金融系;北京市海淀区中关村大街59号 100872;
2中国人民大学，不动产研究中心;北京市海淀区中关村大街59号 100872;
摘要：城市商品住宅价格的影响因素是多方面的，本文选取了地区生产总值、人均地区生产总值、城镇居民人均可支配收入、城镇居民家庭恩格尔系数、年末全市实有住宅总面积五个社会经济指标，运用SPSS逐步回归分析方法，分别建立北京、上海、重庆城市商品住宅价格多元回归模型，分析各地住宅价格模型特征，为房地产市场分析者及政府宏观调控部门提供参考。
关键词：住宅价格 恩格尔系数 人均可支配收入
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议论文是用逻辑、推理和证明，阐述作者的立场和观点的一种文体。这类文章或从正面提出某种见解、主张，或是驳斥别人的错误观点。新闻报刊中的评论、杂文或日常生活中的感想等，都属于议论文的范畴。 议论文又叫说理文，它是一种剖析事物、论述事理、发表意见、提出主张的文体。作者通过摆事实、讲道理、辨是非，以确定其观点正确或错误，树立或否定某种主张。议论文应该观点明确、论据充分、语言精炼、论证合理、有严密的逻辑性。文体简介 议论文[1]是以议论为主要表达方式，通过摆事实.讲道理,直接表达作者的观点和主张的常用文体。它不同于记叙文以形象生动的记叙来间接地表达作者的思想感情，也不同于说明文侧重介绍或解释事物的形状、性质、成因、功能等。总之，议论文是以理服人，记叙文是以情感人，说明文是以知授人。 议论是作者对客观事物进行分析、评论，以表明见解、主张、态度的表达方式，通常由论点 、论据、论证三部分构成。编辑本段议论文的种类1 立论文 1、定义：指针对一定的事件或问题，正面阐述自己的见解和主张，同时要用充足的有说服力的论据来证明所提出的论点 2.、要求：（1）要对论述的问题有正确的看法 （2）用充足有说服力的论据 （3）要言之有理，合乎逻辑2 驳论文 1.、定义：论辩是针对对方的观点加以批驳，在批驳的同时阐述乙方的观点 2.、方式：（1）驳论点 （2）驳论据 （3）驳论证 驳论文的破立结合 定义：先指出对方错误的实质，再批驳已指出的错误论点，并在批驳的同时或之后针锋相对地提出自己的正确观点加以论证。
专升本毕业论文怎么写：一篇论文由标题+摘要+引言+正文+结论+参考文献组成。
标题就不用说了，定下文章的整个方向：
摘要部分是整篇文章的概括，是一篇文章的精华，一定要写的简洁但是又要全面概括文章内容。
接下来就是引言，一般引言就是问题的提出。解决问题不难，难在发现问题，发现问题正是一篇论文的起点，提出的这个问题需要有一定的价值，解决这个问题可以创造文学价值、社会价值、商业价值等。
第四部分就是正文了，论文需要回顾相关文献，联系到以前的人是怎样看待这个问题或者类似的问题。论文是需要与以前的文献有所区别的，是要解决以前文献未解决之问题，也可能是同一个问题的不同情景下的解决之道。
接着，要做出假设，也就是提出解决的策略，而这样的一个策略是要有依据的，不是凭空想象的。此时，就需要方法来验证这个策略，这样的方法可以是定量的也可以是定性的。我们可以构建模型，用数学方法得出结论，也可以获取数据，整理分析之后验证策略。
总之，问题的解决必须要有方法，有科学的依据，要有足够的说服力。在整个过程中，大部分的论文在数据整理的时候对数学的要求会比较高。