语音识别技术已经进入落地环节,技术仍有发展空间
来源:中国IC网 发布时间:2021-01-03 分享至微信

一方面,销售市场客户数量的增加产生了多样化的市场需求,另一方面,也促进了技术服务提供商不断探索新产品功能和应用领域。,而一个健全的语音识别技术系统软件必须能够在不同的场景下获得个性化的语音输入数据信号,并准确验证说话人的真实身份以进行登录。

今年,由于肺炎疫情,客户需求向互联网倾斜,对智能客服系统的需求也在增加。因此,虽然中国经济因肺炎疫情而下滑,但人工智能技术的销售市场,尤其是智能语音系统领域,总体来说是好消息。一方面,销售市场客户数量的增加产生了多样化的市场需求,另一方面,也促进了技术服务提供商不断探索新产品功能和应用领域。近年来,许多智能语音系统的技术服务提供商逐渐合理地布局了语音识别技术行业。随着落地技术的完善和商业化,语音识别技术正慢慢进入每个人的视野。

一、语音识别技术的技术性。

语音识别技术是一种生物特征识别技术,是语音识别技术的一个分支,也称为说话人识别,它包括声纹识别应用注册和声纹识别验证两个程序流程。说白了,语音识别技术就是把声学数据信号转换成电子信号,获取特征,建立实体模型,根据匹配程度进行判别和分辨。

声纹识别VS语音识别

与语音识别技术相比,语音识别技术只是在近几年才慢慢进入人们的视线。两者都是视频和语音前端开发信号分析,经常放在一起。在谈到两者的关联和区别时,快递业务传播创始人李西闽博士在接受一友智库采访时说:“声纹识别的媒介是视频语音,说白了,视频语音就是指人们所说的话。在所有正常的语音交互中,我们可以识别语音行为主体的意图、心态、性别、真实身份和内容。然而,如果我们使用人工智能技术在技术上进行这种识别,我们必须通过视频语音和声纹识别的手段来获得和解决。虽然语音识别技术和语音识别技术属于智能语音系统技术步骤中的视频语音数据信号的解决方案,但具体的技术取向和应用完全不同。”

“语音识别技术的完美在于声音的相关性,”李西闽博士说。也就是说,对于不同的个体来说,对于同一个句子,不同的声音、声音、语速的表达方式,可以翻译成同一个文本。例如,在智能音频的应用中,对于同一个命令,无论是发出命令的男孩还是女孩,南方的声音还是北方的声音,智能音频都必须能够获得与语音输入的相关性,并做出准确一致的回复。

相比之下,“语音识别技术追求完美声音的个性化”,即同一个人在不同情况下的不同表情可以验证声源来源于同一个人。比如手机微信的视频语音登录系统软件,有时由于环境因素、人体状况等因素,说话人的语音输入会在语速、音高等方面发生变化。,而一个健全的语音识别技术系统软件必须能够在不同的场景下获得个性化的语音输入数据信号,并准确验证说话人的真实身份以进行登录。

声纹识别分辨率VS声纹识别判定。

语音识别技术有几个关键的应用领域,如声纹识别分辨率和声纹识别判定,其中:

声纹识别与分辨,又称1:N判别,应用于语音数据库类别中的视频语音筛选,即在大量声纹识别数据库查询中搜索说话人的全过程。比如在金融行业的视频和语音的营销场景下,可以快速将帮助者的声纹识别信息内容与自己的声纹识别数据库的查询进行对比,区分客户是否是第一次购买,是否在信用黑名单中,从而调整营销策略。

声纹识别判定,也称1:1认证,主要用于安全浏览认证、身份验证等场景,对系统说话人进行视频语音验证,从而区分“是不是你”的真实身份。相比于声纹识别,声纹识别决定了对语音输入信息内容的质量要求更加严格。比如手机微信的视频语音登录功能,会要求用户在无噪音的自然环境中对固定字符进行语音输入。

语音识别技术已经进入落地环节,技术还在室内空间发展。

谈到语音识别技术的技术成熟度,李哲民博士说:“语音识别技术有几十年的科研历史,但由于技术限制,这几年才慢慢进入落地环节的应用,技术成熟度相当于三年前的语音识别技术。”

因此,语音识别技术遇到的大部分技术难题也危及到了声纹识别的发展趋势。由于声源处的采样频率、频率稳定性、无线信道、视频和语音时间、文本内容等因素的变化,准确度发生显著变化。因此,提高语音识别系统软件的健壮性是语音识别技术大规模应用的必要条件。

深层次的金融行业,智能安防行业,多样化的语音识别技术结合助推场景落地。

由于语音识别技术系统软件的独特性,在识别前必须申请声纹识别注册,因此语音识别技术的应用对数据库查询有很强的依赖性。另一方面,上述语音识别技术的技术不成熟也导致其应用效果达不到预期目标。因此,数据和信息的缺乏及其技术难题导致语音识别技术与领域的浅层次结合,这也成为传统语音识别技术产业的一个关键障碍。

博士生李西闽表示,语音识别技术的关键应用是在公安机关、司法部门及其金融行业。关键是语音识别技术立即解决了这一领域的问题,具有很大的应用价值,因此随着该领域资产和资金的投入,语音识别技术领域获得了快速发展的趋势。

除了金融行业的智能安防行业,语音识别技术在民生工程中的应用还处于供水的前期阶段,比如家具车科的声纹识别与判断系统软件,硬件配置上的声纹识别门禁系统。

智能语音系统的全面技术发展及其智能产品的爆炸式增长,为语音识别技术展示了大量的应用端口号,与多样化语音识别技术的结合也成为语音识别技术大量现场场景的技术保障。未来语音识别技术将向声纹识别+智能、多模态识别方向发展。

二、语音识别技术的销售市场。

应用前景广阔。

相对于熟悉人体完整性的指纹认证和人脸识别,语音识别技术作为生物识别技术的另一个关键分支,虽然很快走出实验室,进入了大家的视线,但应用范围很广,室内空间也很大。根据快递业务呈现的信息内容,首先,语音识别技术具有更高的采集便利性和更高的客户接受度,不需要触摸传感器或处理摄像头镜头就可以识别采集的人。在肺炎疫情的新要求下,语音识别技术拥有巨大的落地室内空间。

此外,语音识别技术在1:1验证应用中具有较高的准确率,并且由于声纹识别的可靠性,伪造的难度系数较高,是一种理想的微生物识别模式。此外,AT24C01BN-SH-T声纹识别传感器相对低廉的建造成本和部署成本也促进了语音识别技术的优势,可以广泛应用。

声纹识别技术很难盈利。技术服务提供商的出路在哪里?

目前语音识别技术跑道的服务商处于亏损状态,对这种情况的分析必须从利润和成本两方面考虑。

声纹识别技术和场地初始磨合期占用率低。

声音科技发展的战略伙伴&首席运营官·李志勇首先指出:“语音识别技术作为一种新技术,已经显示出很大的可能性,但它必须进一步与该领域相结合。众所周知,在技术落地初期磨合期的整个拆穿过程中,一般都是不容易顺利的,这也造成目前语音识别技术的应用必然不会深入领域。”

博士研究生李西闽也有类似的观点。他认为在声纹识别产品没有深入融入产业链的情况下,产品过于单一,盈利的概率不大。另一方面,声纹识别技术还不成熟,在无法预测应用期望的情况下,订单量和签约价格都不理想。

在技术效益下,公司不断提高产品研发成本。

关于资本投资成本,李志勇指出:“目前,中国企业首次进行原始技术研发,技术研发本身的成本高于商品企业。此外,在技术效益的压力下,公司也竞相投入大量资金研发科研产品,以期待未来技术产生的高利润室内空间。”

据亿欧智库调查分析,目前大部分声纹识别技术服务商的R&D人员都在50%以上。此外,中国公布的专利总数不断增加,技术研发已经成为服务提供商发展趋势的关键。

头发粗细,很多年,等着化茧为蝶。

综合解释,市场占有率低,技术管理体系不完善,使得语音识别技术的运营收入不理想。另一方面,在技术收入下,公司不断增加自己的产品研发成本。目前,由于收入和支出两个因素,声纹识别技术服务提供商很难盈利。众所周知,它是新技术应用发展趋势的必要环节,新技术必然会带来新产品和新方式。当我们回顾2000年左右的互联网技术销售市场时,会发现它与现在的视频和语音销售市场并没有什么不同。整个视频和语音销售市场是否会像互联网技术销售市场一样成为一个时期的标志还不知道,但我们可以坚信,在不久的将来,当语音识别技术完善并与领域紧密结合时,语音识别技术的业务流程一定会进入属于他们的春天。

声纹识别市场的出路什么时候来?

2017年6月,宣布实施《中华人民共和国网络安全法》,确立了将我的生物识别技术信息纳入隐私信息范围的管理办法。同年12月,工业和信息化部发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》。智能身份验证系统软件和智能语音交互系统软件首次被列入重点发展趋势的八大行业。直到今年,相关现行政策出台,特别是因为今年年初肺炎疫情,非接触非认知语音识别技术系统的软件需求增加。

销售市场导向,近年来,全球生物识别技术产业链的业务规模不断发展,语音识别技术的销售市场份额逐渐增加。随着技术的进步和不断向产业链渗透,这种经营规模还是会再次升级。销售市场参与者定位,综合视频语音制作人、声纹识别技术专业制作人、人工智能技术新成立公司及其互联网大佬争相进入声纹识别跑道,在各自细分行业的持续发展领域进行组合,整体销售市场处于相互合作的态势。2016-2017年期间,语音识别技术跑道资产投资进入加速阶段。即使是今年,在金融市场普遍冷淡的情况下,跑道依然获得了多重股权融资。

技术定位,李西闽博士说:“如今的声纹识别学术研究行业已经广泛应用了前沿的神经网络技术来应对声纹识别技术的不足,如人声伴奏分离、远场识别、跨无线信道等。这个问题估计三年就能实际解决,优化算法和产品化也要根据一段时间的实践来验证。一般5年之内,出风口都在未来。”

综合阐述,虽然语音识别技术的应用仍有局限性,但作为声纹识别核心的微生物识别模式已经进入大众视野,并被时代所接受。我坚信,在未来,面部识别普及之后,语音识别技术一定会进入属于他的出口。


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