—以银行声纹门禁系统为例
■文/北京时代拓灵科技有限公司 李颖 刘恩 朱强强 李旭阳 刘崇斌 冯芝金 许春生 孙学京摘 要：随着时代的发展，金融犯罪层出不穷。原有的数字化系统，不能提供更细致更全面的视频和语音分析的智能功能， 缺少了智能因素，数据分析困难，无法实现更高效的分类和存储。智能安防产业的发展要求由单个的产品、解决方 案的采用过渡到开放的生态圈建设。针对声纹识别技术特点，结合银行安防领域的痛点，以防盗、防破坏、隐蔽性强、 非接触性活体验证、实时性高的安全防卫为目的，本文介绍了基于端上智能技术的声纹识别门禁系统的构成及应用场景。关键字：声纹识别门禁系统深度学习加钞间金融安防 1引言
声纹识别属于生物特征识别技术的一种。声纹识别最 早产生于40年代的贝尔实验室中，工程师劳伦斯科斯塔 开始对声音图谱或声纹(Voiceprint)提供个人识别方法。 架桥机现代科学研究表明，声纹不仅具有特定性，而且有相对稳
定性的特点。成年以后，人的声音可保持长期相对稳定不
400公里动车组下线
变。实验证明，无论讲话者是故意模仿他人声音和语气， 还是耳语轻声讲话，其声纹却始终不同。声纹其实就是对 语音中所蕴含的、能表征和标识说话人的语音特征，以及 基于这些特征(参数)所建立的语音模型的总称。而声纹确认说话人身份图1在数据库中比对辨认说话人识别是根据待识别语音的声纹特征识别该段语音所对应的 说话人的过程，与指纹类似，每个人在说话过程中所蕴含 的语音特征和发音习惯几乎是独一无二的，就算被模仿， 外围电路
也改变不了话者最本质的发音特性和声道特征。声纹识别技术也称为说话人识别，就是基于这些信息 来探索人类身份的一种生物特征识别技术。确认是不是说 话人本人有两类，即说话人辨认和说话人确认。原理图如下：
声纹特征与其他生物特征的对比及特点如表1所示：
表1声纹特征与其他生物特征的对比及特点
光线依赖要求无强
低无无抗干扰能力中上低
中上中上高设备隐蔽性高
低低低低操作便捷性高高中
林木和林地权属登记管理办法
中中准确性中上中上中上
中上低稳定性高低高中低
鼻蛭
防潮防雨能力高低低低低
抗低压能力高低低低低
抗污染防疫情高中
中上低低“辨声之举，自古有之”。说明人早知道声音人各不同，
但那仅仅是凭听觉器官的分辨能力。科学的声纹研究是以
完善的录音设备为基础的，而且最先是为战争服务的。
第二次世界大战后期，为了提高军事通讯效率的需要，
电话电报公司的贝尔实验室的S.Pruzanshy 提出的基于模
板匹配(template matching)和统计方差分析的说话人识
别方法，引起信号处理领域许多学者的注意。
从20世纪70年代末至80年代末，说话人识别的
C HINA S ECURITY P ROTECTION T ECHNOLOGY A N
原代细胞转染
D A PPLICATION 2020年第5期
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