从文字时代到图像时代，再行到如今无处不在的语音时代，智能语音技术的风行和愈演愈烈大大创下着人们的生活方式。亚马逊Echo的经常出现就是最独特的里程碑。大环境指出，智能语音技术最普遍的应用于还是智能单品（智能音箱、机器人）以及智能家居等领域，且语音辨识技术是智能语音技术尤为核心的落地技术。

但必须提到的是，转入智能语音技术的发展＊＊期，智能语音技术是时候该有一些较为精致的落地场景经常出现了。基于此背景，本文将对语音辨识技术在安防行业的应用于展开浅析。

语音辨识的“择业”与“取景”，安防行业不应是极好入口随着人工智能技术赋能各大行业，不少企业也已将战略改向了“AI＋”。而基于安防行业甚广而大的应用于前景，“AI＋安防”迅速就沦为了市场的主流旋律。

而身兼人工智能技术的众多分支，智能语音技术大自然也必须在安防行业展开“择业”与“取景”，首当其冲的就是语音辨识技术。学会与机器展开互相联合解读，即嵌入式也仍然是安防行业的智能核心所在。而语音辨识技术作为嵌入式尤为核心的落地技术，该技术在安防行业也有不少落脚点，主要应用于在以智能通判机器人为代表的安防机器人身上。

与其他可倾听的服务机器人类似于，安防机器人通过内置的麦克风拒绝接受外界声音，并对人声展开辨识和解读，一旦背诵“人声”背后有类似于危险性的不道德不存在，将自动启动时报警系统转入防卫状态，从而对目标人物起着安全性防水的起到。而除了安防机器人，在安防行业的智能酒店场景之中，语音辨识技术也起着了关键性的起到。在阿里近日开业的未来酒店中，尽管人脸识别是其主打技术，但跨越酒店服务全过程中的智能机器人也是不能缺少的关键人物。在阿里未来酒店中，机器人当作着酒店前台的起到，对住进房客展开全过程引领，而在酒店房间中，房客也可通过与天猫精灵的交流，从而完备自己的住房体验。

在未来酒店的住进过程中，不管是当作前台的机器人还是服务员天猫精灵，其都是通过语音辨识技术已完成嵌入式，从而通过这种用语音辨识技术打造出的全栈式语音交互系统，随时随地打造出智能网络的场景。当然，语音辨识技术在安防行业的应用于，也投身于到了智慧金融、智慧教育等多个智慧化场景当中。或者，智能语音技术可作为“人脸识别”的“好帮手”以人脸识别技术为核心的视频监控时安防行业的主要应用于，这种我们需要多讲，但未来我们否也能脑洞大进，用智能语音技术辅助人脸识别，使得视频监控更加智能化。

市场都在谈语音辨识技术，但很少有企业留意，声纹识别以及语音情感辨识也归属于智能语音技术。声纹识别也称之为说出人辨识，通过将声信号转换成电信号，再行用计算机展开辨识。可明确分成说出人辨识和说出人证实。在有所不同场景，声纹识别技术的自由选择有所不同，如增大刑侦范围时有可能必须辨识技术，而银行交易时则必须证实技术。

语音情感辨识是情感辨识的方式之一，是所指由计算机自动识别输出语音的情感状态。计算机通过传感器对有所不同声调表情的语言信号，在时间结构、振幅结构、基频结构和共振峰结构等特征方面的结构特点和产于规律展开测算和分析，从而辨识出有所有语言声调中所说明了的情感内容。尽管当前人脸识别技术的识别率高达99％甚至是99．9％，但只剩的1％甚至0．1％毕竟当前科技无法攻下的难题。

想象一下，如果在当前不具备人脸识别的视频监控系统中重新加入声纹识别和语音情感辨识技术，构成的声像融合技术（读唇），即使目标受众正处于寂静状态，也能对其思想及不道德展开预测和辨识，当前的视频监控系统否也将提高到一个新的智能化高度，确实做“防患于未然”。不可否认，由人脸识别、声纹识别以及语言情感辨识构成的多模态交互系统，应当能安防行业关上不少新的应用于大门，例如场景分析和事件检测。而在新一轮AI产业变革下，多模态技术也将沦为终极关键。但智能语音要“取景”安防行业，另有难题必须解决问题“无语音忧虑以防”，听得一起或许是个挺好的愿景。

但失望的是，就目前显然，智能语音要“取景”安防行业，还有许多难题必须解决问题。普遍指出，人工智能在安防行业的应用于布局，还有四个“如何”必须解决问题——如何打造出场景化AI应用于，满足用户市场需求？如何建构行业智能系统，解决问题产业实际问题？如何完备基础设施、产业标准和安全性防止机制？如何建构互利共赢的智能产业新的生态？而这四个如何，放到智能语音技术在安防行业的应用于上来看，也没什么违和感。

远场语音辨识应当是智能语音在安防行业展开语音辨识中尤为关键的核心技术，但这种技术依旧还不存在着Echo、噪声以及混响三大技术瓶颈、尤为直观的例子在于，安防机器人在公共区域继续执行安保工作之时，由于所接管的语音信号过于多，其无法对目标语音展开分离出来，从而无法展开长时间辨识。再行比如上文所提到的语言情感辨识技术。实质上，将语音中的情感特征化比面部表情的特征化绝佳多，因为面部表情信号表达了个人特征和表情，并不表达语言信息，而语音信号是混合信息，还包括说出者特征、情感和说出内容中特别强调的词汇和语法，其所必须展开训练和自学的数据都比人脸识别非常少。

而除了远场语音辨识和语言情感辨识技术难题，智能语音技术自身还有不少难题没能突破，还包括、口音、目标说出人分离出来、多语种夹杂、高效迁入与数据递归以及行业标准和反击防卫等等，造成其好比在安防行业，现阶段AI智能语音在各行业的应用于，或许用“人工智障”来形容不会更加适合。小结：业界普遍指出，AI不是刷榜炫技，是确实推展技术创新、解决问题产业问题。而在人工智能技术转入大规模应用于的2020-03-30 ，更加必须适当“择业”与“取景”之间的关系，从同质化中走进差异化出来。人工智能时代如何超越技术瓶颈如何赋能各行各业，云知声董事长／CTO梁家蒽的四个解决问题也许是更为理性的思维：解决问题深度自学在产业规模化应用于中的问题、解决问题非大数据、末端到末端、序列同构的问题、将数据与科学知识有效地融合，构成高效递归闭环以及彻底提高机器的理解和自学能力。

2019年人工智能技术已渐渐重返理性，更加多的难题开始显现出来。但对于产业来说，是最坏的时代也是最差的时代。

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