從文字時代到圖像時代，再到如今無處不在的語音時代，智能語音技術(shù)的流行和爆發(fā)不斷刷新著人們的生活方式。智能語音技術(shù)在智能單品(智能音箱、機(jī)器人)以及智能家居等領(lǐng)域廣泛的應(yīng)用的同時，還在積極拓展著其他新穎的落地場景。

語音識別的 “擇業(yè)” 與 “取景”，安防行業(yè)應(yīng)是理想入口

隨著人工智能技術(shù)賦能各大行業(yè)，不少企業(yè)也已將戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向了“AI+”。而基于安防行業(yè)廣而大的應(yīng)用前景，“AI+安防”很快就成為了市場的主流旋律。而身為人工智能技術(shù)的一大分支，智能語音技術(shù)自然也需要在安防行業(yè)進(jìn)行“擇業(yè)”與“取景”，首當(dāng)其沖的就是語音識別技術(shù)。

學(xué)會與機(jī)器進(jìn)行相互共同理解，即人機(jī)交互也一直是安防行業(yè)的智能核心所在。而語音識別技術(shù)作為人機(jī)交互核心的落地技術(shù)，該技術(shù)在安防行業(yè)也有不少落腳點，主要應(yīng)用在以智能巡檢機(jī)器人為代表的安防機(jī)器人身上。

與其他可發(fā)聲的服務(wù)機(jī)器人類似，安防機(jī)器人通過內(nèi)置的麥克風(fēng)接受外界聲音，并對人聲進(jìn)行識別和理解，一旦讀懂“人聲”背后有類似危險的行為存在，將自動觸發(fā)報警系統(tǒng)進(jìn)入防御狀態(tài)，從而對目標(biāo)人物起到安全防護(hù)的作用。

而除了安防機(jī)器人，在安防行業(yè)的智能酒店場景之中，語音識別技術(shù)也起到了關(guān)鍵性的作用。在阿里近日開張的未來酒店中，盡管人臉識別是其主打技術(shù)，但貫穿酒店服務(wù)全過程中的智能機(jī)器人也是不可缺乏的關(guān)鍵人物。在阿里未來酒店中，機(jī)器人充當(dāng)著酒店前臺的作用，對入住房客進(jìn)行全過程引導(dǎo)，而在酒店房間中，房客也可通過與天貓精靈的交流，從而完善自己的住房體驗。

當(dāng)然，語音識別技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用，也涉足到了智慧金融、智慧教育等多個智慧化場景當(dāng)中。

智能語音技術(shù)可作為 “人臉識別” 的 “好幫手”

以人臉識別技術(shù)為核心的視頻監(jiān)控時安防行業(yè)的主要應(yīng)用，這種我們無需多談，但未來我們是否也能腦洞大開，用智能語音技術(shù)輔助人臉識別，使得視頻監(jiān)控更為智能化。

市場都在談?wù)Z音識別技術(shù)，但很少有企業(yè)注意，聲紋識別以及語音情感識別也歸屬于智能語音技術(shù)。

聲紋識別也稱說話人識別，通過將聲信號轉(zhuǎn)換成電信號，再用計算機(jī)進(jìn)行識別。可具體分為說話人辨認(rèn)和說話人確認(rèn)。在不同場景，聲紋識別技術(shù)的選擇不同，如縮小刑偵范圍時可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時則需要確認(rèn)技術(shù)。

語音情感識別是情感識別的方式之一，是指由計算機(jī)自動識別輸入語音的情感狀態(tài)。計算機(jī)通過傳感器對不同聲調(diào)表情的語言信號，在時間構(gòu)造、振幅構(gòu)造、基頻構(gòu)造和共振峰構(gòu)造等特征方面的構(gòu)造特點和分布規(guī)律進(jìn)行測算和分析，從而識別出所有語言聲調(diào)中所隱含的情感內(nèi)容。

盡管當(dāng)前人臉識別技術(shù)的識別率高達(dá)99%甚至是99.9%，但剩下的1%甚至0.1%卻是當(dāng)前科技無法攻克的難題。想象一下，如果在當(dāng)前具備人臉識別的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中加入聲紋識別和語音情感識別技術(shù)，形成的聲像融合技術(shù)(讀唇)，即使目標(biāo)受眾處于無聲狀態(tài)，也能對其思想及行為進(jìn)行預(yù)測和識別，當(dāng)前的視頻監(jiān)控系統(tǒng)是否也將提升到一個新的智能化高度，真正做到“防患于未然”。

不可否認(rèn)，由人臉識別、聲紋識別以及語言情感識別形成的多模態(tài)交互系統(tǒng)，應(yīng)該能安防行業(yè)打開不少新應(yīng)用大門，例如場景分析和事件檢測。而在新一輪AI產(chǎn)業(yè)變革下，多模態(tài)技術(shù)也將成為決勝關(guān)鍵。

智能語音要 “取景” 安防行業(yè)，尚有難點需要解決

 

“無語音不安防”，聽起來似乎是個挺好的愿景。但遺憾的是，就目前看來，智能語音要“取景”安防行業(yè)，還有許多難點需要解決。

廣泛認(rèn)為，人工智能在安防行業(yè)的應(yīng)用布局，還有四個“如何”需要解決——如何打造場景化AI應(yīng)用，滿足用戶需求？如何構(gòu)建行業(yè)智能系統(tǒng)，解決產(chǎn)業(yè)實際問題？如何完善基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和安全防范機(jī)制？如何構(gòu)建互利共贏的智能產(chǎn)業(yè)新生態(tài)？而這四個如何，放在智能語音技術(shù)在安防行業(yè)的應(yīng)用上來看，也毫無違和感。

遠(yuǎn)場語音識別應(yīng)該是智能語音在安防行業(yè)進(jìn)行語音識別中關(guān)鍵的核心技術(shù)，但這種技術(shù)依舊還存在著回聲、噪聲以及混響三大技術(shù)瓶頸、直觀的例子在于，安防機(jī)器人在公共區(qū)域執(zhí)行安保工作之時，由于所接收的語音信號太多，其無法對目標(biāo)語音進(jìn)行分離，從而無法進(jìn)行正常識別。

再比如上文所提及的語言情感識別技術(shù)。實際上，將語音中的情感特征化比面部表情的特征化難得多，因為面部表情信號傳達(dá)了個人特征和表情，并不傳達(dá)語言信息，而語音信號是混合信息，包括說話者特征、情感和說話內(nèi)容中強(qiáng)調(diào)的詞匯和語法，其所需要進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)都比人臉識別多得多。

而除了遠(yuǎn)場語音識別和語言情感識別技術(shù)難題，智能語音技術(shù)自身還有不少難題未能突破，包括、口音、目標(biāo)說話人分離、多語種混雜、高效遷移與數(shù)據(jù)迭代以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和攻擊防御等等，導(dǎo)致其不止在安防行業(yè)，現(xiàn)階段AI智能語音在各行業(yè)的應(yīng)用，似乎用“人工智障”來形容會更為合適。

業(yè)界廣泛認(rèn)為，AI不是刷榜炫技，是真正推動技術(shù)創(chuàng)新、解決產(chǎn)業(yè)問題。而在人工智能技術(shù)進(jìn)入大規(guī)模應(yīng)用的今天，更需要妥善 “擇業(yè)”與“取景”之間的關(guān)系，從同質(zhì)化中走出差異化出來。

人工智能時代如何打破技術(shù)瓶頸如何賦能各行各業(yè)，云知聲董事長/CTO梁家蒽的四個解決或許是較為理性的思考：解決深度學(xué)習(xí)在產(chǎn)業(yè)規(guī)模化應(yīng)用中的問題、解決非大數(shù)據(jù)、端到端、序列映射的問題、將數(shù)據(jù)與知識有效結(jié)合，形成高效迭代閉環(huán)以及從根本上提升機(jī)器的認(rèn)知和學(xué)習(xí)能力。

2019年人工智能技術(shù)已逐漸回歸理性，越來越多的難題開始顯現(xiàn)出來。但對于產(chǎn)業(yè)來說，是壞的時代也是好的時代。

來源：安防知識網(wǎng)

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