AI波が千億円を超える聲紋市場を押し上げて著地しました。個人ID時代が到來しました。

指紋、顔面、虹彩に続いて、私たち個人のIDを象徴するような聲紋の一部として、次々とビジネスブームが始まっています。

最近、中國工商銀行は聲紋の識別技術をクレジットカードの反詐欺シーンに応用し始めました。北京、湖北、四川、山西の四つの支店で正式にオンラインしました。同業界ではまずリスク管理の新しいモードを開きました。

音の紋様の識別は単純な技術そのものから言って、20世紀に関連している研究と著地の探求があって、ここ數年來、部分の比較的に熟している方案は境界內の外のいくつか銀行システムに採用されることを始めて、それは聲紋の識別技術が著地する初級段階を応用するのです。

本當に成熟に向かって、核心はやはり21世紀のAI技術の獲得する突破に頼っています。特に初めの數ヶ月の疫病の背景において、市場はこのような非接觸かつ高精度の技術応用需要を突然拡大して、日に日に増加しています。

流行期には接觸のない需要が急に高まり、聲紋識別技術はより多くの著地機會を迎えた。斜陽制度

前景産業研究院の分析によると、現在、世界の生物識別産業は膨大で、音聲生物識別（すなわち聲紋識別）という細分方向の市場規模だけで2020年に1400億元（約200億ドル）を超える見込みで、全生物識別市場の22.4%を占める。

科學技術CTOの陳東鵬は21世紀の経済報道記者に対し、未來は5 G、ビッグデータ、クラウドコンピューティングなどの新技術がより成熟し、音聲の入り口がより普及するにつれて、利用できる音聲データがますます多くなると語った。聲紋識別技術は、金融、公安、スマート?ハードウェア、IoTなどの分野でますます重要な役割を果たすことが期待されている。

技術の段階を追って発展する

聲紋といえば、よくまねされやすい聲線として捉えられますが、実は同じものではありません。

ある業界人は記者に対して、聲紋は偽裝されにくいと分析しました。その識別內容は主に聲帯振動周波數、聲道などの特徴からなる音聲モデルで、偽裝されるのは口癖などの行為の特徴だけです。

「一人一人の話し聲、音色などの習慣はほとんどユニークであり、これらの情報は電気音響測定器によって測定され分析され、異なる音波スペクトルを構成しているので、聲紋でアイデンティティの一意性と安定性を認証します。」彼は続けて呼ぶ。

清華大學人工知能研究院の聴覚知能研究センターが発表した聲紋識別技術白書によると、現在の市場上の主流の生物認識方案は手紋、虹彩、網膜、人顔、聲紋などを含む。偽造の程度から見ると、虹彩と網膜は極めて難しく、聲紋は評定されて困っています。殘りは全部普通です。

これらの背景に基づいて，聲紋に関する研究は既に存在していたが，基礎技術の反復によって，応用過程はより無感でありながら，より高い精度を達成することができた。

陳東鵬は21世紀の経済報道記者に対して、初期の聲紋識別技術は時間を節約してユーザー體験を向上させるために、ユーザーに固定的なテキストを読み上げるように要求しています。その後は毎回検証します。

これは固定テキストの認証方式と呼ばれる。「しかし、2つの問題が発生します。1つ目はユーザーの體験がよくないため、毎回硬い文章を読ませられて、ユーザーと自然交流の中で無感覚に身分認証を完成することができません。2つ目は録音攻撃がしやすいです。毎回朗読するのは同じ內容です。犯罪者は前もって他人の聲を盜むことによって、録音再生攻撃システムを利用することができます。彼はさらに、初期の技術の著地には大きなリスクがあると述べました。

2000年ごろから、聲紋識別技術は比較的成熟期に入りました。この間にベテランの音聲メーカーが誕生しました。科大訊飛はその中にいます。

上記の業界関係者は記者に対し、この段階の聲紋識別技術のポイントは、入力した音を固定のベクトルに圧縮して整合することであり、正確率はすでに約95%の水準に達しており、外部からの干渉によって結果が影響しやすい點ではないと指摘しています。

2015年からAI技術の深化に伴い、この技術を背景とした起業家が聲紋識別の分野に力を入れることが多くなりました。この2年間、BATなどの大手も相次いでこの分野に進出しました。

現在の音紋認識技術の進歩は、深さ學習技術の成熟とセンサ、マイクロフォン、通信チャネル（例えば5 G、4 G VoLTEハイビジョン通話）などの技術の進歩によるものである。陳東鵬は、現在の聲高科學技術の聲紋識別技術は、高騒音環境において聲紋認識のロバスト性を保証し、短い時間で音聲認証を完了し、固定交流內容を設定する必要がないと紹介しました。

アプリケーションシーン拡大

今はもういい體験のもとで著地してビジネスができますが、聲紋識別技術はもっと長い道があります。

業界では、現在の段階の聲紋識別技術はすでに一部の業界の特定のシーンの応用需要を満たすことができると考えています。もちろん商用の敷居の成熟から、未來の體験の成熟まで、依然として大幅な向上空間があります。

多くの生物識別技術にとって、すべてこのようです。攜帯端末のスクリーンに普及した指紋識別技術でも、長年の商用反復を経て、認識時間、精度、モジュールサイズなどの面で最適化が続けられます。

陳東鵬は記者に対して、聲紋識別技術の次の挑戦は主に二つの方面を含みます。

「聲高科技はもう二メートルぐらいの遠野の識別ができますが、私たちの目標は「人の耳」のように遠くから音で人の身分を識別できるようにすることです。彼はさらに説明した。

チャネル間識別とは、初期には攜帯電話またはコンピュータのマイクロフォンだけで信號を収集することができるが、將來はさらに多くのデバイスに拡大することができる。陳東鵬は続けて、「今もチャンネルの影響を受けています。通信技術が進歩し、データの蓄積、トレーニングモデルのロバスト性が高くなるにつれて、この問題がよりよく解決されると信じています。」

今回の金融シーンでの著地は、業界の積極的な抱擁と関連基準の導入にもつながる。

2014年に公安部は初めて聲紋識別の応用技術要求と安全等級の制定基準を定め、2019年に音紋データベースの建設、情報収集ガイドラインに関する細分化內容を確定した。

金融業界では、2018年に中國人民銀行が聲紋識別関連業界標準を発表し、2019年に聲紋識別システムが金融科學技術製品認証目録に入選した唯一の生物識別技術となり、今日の探求の基礎を打ち立てました。

前に述べた銀行のクレジットカードの反詐欺シーンは、主に電話銀行を通じてオンラインでクレジットカードの申請、カードの開設、調整などの一環を行う時に、遠隔オンラインで個人の聲紋IDファイルを作成し、その後の身分識別、詐欺リスク判斷の根拠を提供します。

このように、疫病の間に無接觸の需要が急に増加し、聲紋認識技術もより多くの著地機會を迎えたと考えられます。陳東鵬の紹介によると、門限、エレベーター、回訪プラットフォームなど、聲紋技術を使うことができます。「私たちは疫病の時、聲紋門限、遠隔健康回訪システムなどの関連商品をいくつか作りました。このシステムも最初に南山広東海街道に採用されました。」

「聲紋の大きな利點は、人々のコミュニケーションに必要な音聲に含まれています。これらの音聲には、性別、年齢、地域、環境、情緒、職業、好みなど、個人情報が非常に豊富に含まれています。身につけなければならない。彼はこう総括した。

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