當下，語音識別技術已成為最流行的一種人工智能技術之一，但語音識別在安全性等問題上有明顯的缺陷，而這些缺陷有待於聲紋識別技術來彌補。
實際上，聲音是應用性和經濟性較高的生物特徵。與其他生物識別相比，聲紋識別具有交互自然、不易仿冒、侵犯性較低等優點，是唯一符合密碼認證機制的生物特徵識別技術。
聲紋識別具有簡便、準確、經濟及可擴展性良好等眾多優勢，且對用戶干涉較少，用戶更易接受。如此一來，更具優勢的聲紋識別在金融、社保、安防、智能硬件等行業都有著極大的應用前景。
此外，通過聲紋進行識別，區分出每一個用戶，進行有針對性的管理，這是一個複雜的體系，這需要基礎聲紋數據庫、聲紋分析系統、聲紋算法、聲紋智能學習解決方案共同組織成一個體系。這樣的聲紋識別的體系可以應用在反欺詐、安全認證、智能管理和控制等眾多的領域，成為AI時代智能化服務的一個組成部分。
而君林科技就是這樣一家以聲紋識別技術為主的電聲高科技公司，由於對聲紋識別技術的開發與應用，君林科技近年來在聲學、無線音頻、雲端、語音大數據以及人工智能等領域均取得了一定的發展。並且，在金融、社保、安防、智能硬件這四個行業的產品落地和應用方面，卓有成效。2017年12月，北京君林科技股份有限公司與中國傳媒大學合作建設了聲紋數據庫，這些聲紋數據應用於聲紋識別技術的研究，並在銀行、社保、公安、智能硬件等行業應用方面發揮了突出作用。
那麼，聲紋識別到底有哪些優勢？君林科技在這個領域又是如何發力佈局的？近日，來自君林科技加拿大人工智能實驗室的CTO Kevin Liu和首席架構師 Chuan Ma，就與媒體暢談了聲紋識別的技術與趨勢。
聲紋識別有哪些優勢？據 Kevin Liu介紹，目前來說，在相對安靜的環境下，等錯率基本上能到1%左右。等錯率是一個什麼概念？聲紋識別有兩個指標，一個是FAR，False Accept Rate，錯誤接受率，還有一個是FRR，False Reject Rate，錯誤拒絕率。“FAR是說話的人不是我，但是識別成我，FRR是說話的人是我，但是被錯誤的拒絕掉了。我們找的等錯率就相當於這兩個指標的平衡點。”
總體來說，隨著聲紋識別技術的飛速發展，聲紋識別在行業應用中的可靠性和準確性也將進一步提升，應用範圍也將會更加廣泛。“聲紋識別其實都可以用到各個行業，比如說欺詐檢測；進入社保檢測社保人，可以在教育考試裡面檢測考試人；在公共安全裡面；聲紋識別已經作為了一種證據的標準之一，公安部已經是承認了。”Kevin Liu說。
在 Chuan Ma看來，聲紋識別的變化包括噪音、人的發音，它的影響因素比較多，但是目前來看在家庭環境下也具備了落地的條件。目前，伴隨著越來越多產品與解決方案的落地，君林科技憑藉過硬的技術實力和產品及服務贏得了越來越多合作伙伴的口碑與信賴。
當然，深耕聲紋識別領域的君林科技也坐上了產業風口。就在今年，其完成了一輪千萬級別天使輪融資，投資方為海泉基金。君林科技創始人王群表示，本次投資將用於研發投入、硬件生產及人才引進等。
據介紹，君林科技的優勢主要是——業內領先算法：君林科技採用先進的、基於深度學習的聲紋識別技術和聲學建模算法，已實現真實場景中固定短語識別準確率98%，自由文準確率97%；高魯棒性：經過海量數據訓練，針對信道、語音內容、時變、表達方式以及跨年齡等問題進行了良好的魯棒性處理，適用於更多複雜場景和環境下的遠程操作；安全係數高：數據加密保護，數據和服務、模型分離部署，單獨存儲，抵禦系統入侵，確保數據安全。另外，本地化或雲端API的解決方案方便跨平臺集成、基於雲平臺及容器技術便於擴展等也是君林科技的技術優勢。
而在聲紋識別的這一輪技術競賽中，君林科技最核心的優勢就是技術上的領先。談到君林科技加拿大人工智能實驗室，Kevin Liu介紹，“我們是2016年開始籌備，2017年成立。籌備的時候我們開始研究一些聲紋識別的一些算法以及人才儲備了，到2017年我們正式成立實驗室，推出我們自己的核心算法。當時我們現在實驗室前面大概介紹了一下，主要是有三塊，統計學專家、計算機專家、大數據專家，我們結合這三點，不斷增強核心競爭力，主要是算法和人工智能深度學習這一塊，後期我們還會有一些人逐漸加入我們。”
可以說，伴隨著越來越多產品與解決方案的落地，君林科技正在憑藉過硬的技術實力和產品服務，駛向聲紋識別的星辰大海。
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