声纹识别行业发展报告2024-2025

汇报人：蔡美云2024-08-012024-2025声纹识别行业发展报告contents目录定义或者分类特点产业链发展历程政治环境商业模式政治环境contents目录经济环境社会环境技术环境发展驱动因素行业壁垒行业风险行业现状行业痛点问题及解决方案行业发展趋势前景机遇与挑战竞争格局代表性企业01声纹识别定义定义声纹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x505瓢是根据待建立的语音模型的总称。声纹识别则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基于声音的特殊性:与其他行为符H两个纹识别兼具生理特征。这种独有的特征由两个因素决定,一是每个人的发声腔不同，二是决定声音特征的因素是发声器官被操纵的方式声纹识别以声音为载体，具有交互性、便捷性、变化性和丰富性的特点。声纹识别作为一种身份认证手段,具有不怕丢失、难以伪造和隐私性弱的优势声纹识别系统的实现需要完成以下几个步骤〔1)模型,形成参考楼板;(4)测试语音与说话人模型的匹配;(5)根据识别结果进行参数修正，优化模型。声纹识别定义02产业链声纹识别技术上游中游产业链010203中国声纹识别系统行业产业链上游是声纹识别技术，中游是声纹识别系统集成商，下游应用领域众多，集中在金融科技、数字政务、公共安防、社保民生和智慧生活声纹识别技术声纹识别系统集成商金融科技、数字政务、公共安防、社保民生和智慧生活等声纹识别系统集成商金融科技、数字政务、公共安防、社保民生和智慧生活等下游行业产业链产业链上游概述截止至2022年5月中国声纹识别技术相关专利申请量合计2,765项，其中2018-2022年五月专利申请达2,018项，占比为798%，专利申请量呈迅猛增长态势2018年中国人民银行颁布《移动金融基于声纹识别的安全应用技术规范》，这是中国金融行业第一个生物识别技术标准，为声纹识别技术进入金融领域突破了标准难题，因此2018年被称为"声纹元年"，且随着人工智能技术的进一步突破,声纹识别技术得到快速发展。从2018-2022年5月声纹识别技术专利申请量Top10厂商来看，Al语音创业厂商占比最大为40%，互联网巨头和金融厂商各占20%。进入Top5厂商包括腾讯(733项)、平安科技(92项)、声智科技(58项)、快商通(35项）和华为(33项)，其中声智科技和快商通属于Al语音创业厂商。从中国声纹识别技术专利业务场景分布情况来看，智能客服、移动支付、金融安全是声纹识别技术热度较高的领域，其中智能客服专利申请量达421项行业产业链产业链中游概述中国声纹识别系统行业中游系统集成厂商可分为四大类型,分别是传统老牌语音厂商、高校联合厂商、AI创业厂商和互联网厂商。其中高校联合厂商和Al创业厂商提供的产品最为丰富,且呈现技术开发和产品开发一体化的趋势。中国声纹识别系统行业中游系统集成厂商商业模式可分为为用户提供声纹识别软件服务、硬件终端和软硬件一体化服务三大类，其中软件服务商提供声纹识别在线API、离线SDK和声纹云服务传统语音厂商主要提供声纹识别软件接口，按一次性或周期使用收费;高校联合厂商及AlI创业厂商主要为B端客户提供综合解决方案，行业产品发展趋向"端+云"一体化和定制化服务的趋势行业产业链产业链下游概述金融科技:为银行、证券、保险等金融机构提供全流程声纹识别服务，适用于移动客户端、呼叫中心、线下智能机具等场景的客户声纹确认、黑名单客户辨认，身份假冒导致的欺诈交易、曾名账户开立．降低账户盗用导致金融机构的客户赔付及风控成本，提高客户服务满意度,保障金融领域交易和业务的安全性数字政务:为政府机构及企业提供智能可信的远程身份认证服务，适用于各种政企服务平台、线上办事大厅、内部OA系统、档案数据系统查询权限分级等场景公共安防:边通过声纹识别技术。帮助公安及司法机构建立完整的语音监控体系，进行声纹库建设特点人员监控、身份核验、刑事案件侦破、反恐、反电信诈骗等，推进警务信息化建设.助力构建和强化安全的社会公共环境。社保民生:为社保机构提供安全可信的远程身份及生存核验，有效防止国家养老金的冒领和流失,实现社保管理工作的提质增效。保障社保养老金精准发放。对医护人员、患者及患者家属等人员进行身份认证服务，满足医院日常办公以及开处方、诊疗、手术等业务中的人员身份认证需求，医护责任明确、患者医院身份真实，减少纠纷，业务可信智慧生活:为智能设备、物联网、车联网等合作伙伴提供以声纹技术为核心的智能语音综合解决方案，将语音识别、声纹识别、语音情感识别、语音鉴伪技术有机结合在一起。在自动识别和理解语音命令的同时进行无感身份认证，使智能设备不仅可以准确识别语音内容,更可以基于说话人的身份提供个性化服务03发展历程04政治环境描述部门:《个人金融信息保护技术规范》:此次《规范》对个人信息按照敏感程度进行了界定，动态声纹密码被列入C2级别敏感程度。这是“动态声纹密码”首次从“个人生物识别信息”中脱离出来，和动态口令并列。作为—种隐私敏感程度较低的个人信息类型被行业认可。2020年9月，中关村管委会发布2020年金融科技支持资金征集示范应用场景的通知，基于声纹识别等前沿技术在远程开户模拟场景的应用被列为金融科技示范应用场景重点方向。部门:政策文件:主要内容部门:政策文件:主要内容部门:政策文件:主要内容#主要写行业政策文件及其主要内容政治环境105商业模式06经济环境我国经济不断发展，几度赶超世界各国，一跃而上，成为GDP总量仅次于美国的唯一一个发展中国家。我国经济赶超我国人口基数大，改革开放后人才竞争激烈，大学生就业情况一直困扰着我国发展过程中。就业问题挑战促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，个人需提前做好职业规划、人生规划。公平就业关注经济环境07社会环境关注就业公平与提前规划促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，对于个人来说提前做好职业规划、人生规划也是人生发展的重中之重。政治体系与法治化进程自改革开放以来，政治体系日趋完善，法治化进程也逐步趋近完美，市场经济体系也在不断蓬勃发展。总体发展稳中向好我国总体发展稳中向好，宏观环境稳定繁荣，对于青年人来说，也是机遇无限的时代。就业问题与人才竞争我国人口基数大，就业问题一直是发展过程中面临的挑战，人才竞争激烈，大学生毕业后就业情况、失业人士困扰国家发展。当前的环境下我国经济不断发展赶超世界各国，成为第二大经济体我国经济不断发展，几度赶超世界各国，一跃而上，成为GDP总量仅次于美国的唯一一个发展中国家。就业问题与人才竞争我国人口基数大，就业问题一直是发展过程中面临的挑战，人才竞争激烈，大学生毕业后就业情况、失业人士困扰国家发展。关注就业公平与提前规划促进社会就业公平问题需持续关注并及时解决，对于个人来说提前做好职业规划、人生规划也是人生发展的重中之重。08技术环境技术驱动技术环境的发展为行业带来了新的机遇，是行业发展的重要驱动力。创新动力技术环境的不断创新和进步，为行业的创新发展提供了有力支持。人才需求技术环境的发展促进了人才的需求和流动，为行业的人才队伍建设提供了机遇。团队建设技术环境的发展要求企业加强团队建设，提高员工的技能和素质，以适应快速变化的市场需求。合作与交流技术环境的发展促进了企业间的合作与交流，推动了行业的整体发展。技术环境010203040509发展驱动因素10行业壁垒11行业风险12行业现状市场情况描述行业现状随着人工智能的发展，智能家居近年来逐渐进入到人们的生活，其中智能电视备受关注。人工智能技术的成熟和发展为智能电视产品注入新的获利。目前小米、乐视、暴风，甚至是海信、创维等老牌彩电，纷纷布局人工智能领域。当然，声纹识别技术自然可以运用到人工智能电视中，重新定义电视与家庭、用户之间的交互关系和场景体验，激发家庭和用户对于电视更大的兴趣。举一反三，声纹识别技术也可以运用到其他智能家居产品。如今智能门锁可以运用在各个场景中，除了可以拥有指纹、人脸识别技术外，自然也可以加入声纹识别技术。尽管有些人的声音极为相似，但声纹总会有细微差别，这对声纹识别的技术要求自然也比较高了。作为生物识别技术之一，声纹识别有着数十年的研究历史，但直到近两年来，依托学术界基础理论突破、语音库规模激增以及声学传感器技术的进步等方面，声纹识别在短语音、跨信道以及抗噪性能等方面取得突破，才驱动声纹识别技术快速达到了趋于成熟的阶段。目前，声纹识别技术已能支持对千万级的声纹库开展实时检索应用。与指纹、人脸等生物识别技术相比，声纹识别目前的应用领域似乎还比较狭窄，目前声纹识别在商业领域应用较多，如金融、政企、安防等等。而对于普通消费者而言，声纹识别还相对比较陌生，但近来也有向着消费终端发展的趋势，时下流行的智能音箱如天猫精灵、小度等等都已经配备了声纹识别。13行业痛点14问题及解决方案15行业发展趋势前景行业发展趋势前景描述声纹识别研究朝着深度学习和端到端方向发展:语音作为语言的声音表现形式，不仅包含了语言语义信息，同时也传达了说话人语种、性别、年龄、情感、信道、嗓音、病理、生理、心理等多种丰富的副语言语音属性信息。以上这些语言语音属性识别问题从整体来看，其核心都是针对不定时长文本无关的句子层面语音信号的有监督学习问题，只是要识别的属性标注有不同。改进现有的深度说话人学习方法:目前采用的深度说话人识别方法首先利用神经网络提取前端的帧级特征，然后通过池化映射获得可以表示说话人特性的段级向量，最后采用LDA/PLDA等后端建模方法进行度量计算。相对于传统的i-vector生成过程，基于深度学习的说话人识别方法优势主要体现在区分性训练和利用多层网络结构对局部多帧声学特征的有效表示上。如何进一步改进现有的深度说话人学习方法是现阶段的一个研究热点。深度嵌入学习是进行声纹识别和反欺骗的一个重要途径:说话人识别和欺骗检测近年来受到学术界和业界的广泛关注，人们希望在实际应用中设计出高性能的系统。基于深度学习的方法在该领域得到了广泛的应用，在说话人识别和反欺骗方面取得了新的里程碑。然而，在真实复杂的场景下，面对短语音、噪声的破坏、信道失配、大规模等困难，开发一个鲁棒的系统仍然是非常困难的。深度嵌入学习是进行说话人识别和反欺骗的一个重要途径，在这方面已有一些著名的研究成果。如之前的d-vector特征和当前普遍使用的x-vector特征。"端+云”一体化和定制化服务的趋势:中国声纹识别系统行业中游系统集成厂商可分为四大类型，分别是传统老牌语音厂商、高校联合厂商、AI创业厂商和互联网厂商。其中高校联合厂商和AI创业厂商提供的产品最为丰富,且呈现技术开发和产品开发一体化的趋势行业发展趋势前景声纹识别研究朝着深度学习和端到端方向发展语音作为语言的声音表现形式，不仅包含了语言语义信息，同时也传达了说话人语种、性别、年龄、情感、信道、嗓音、病理、生理、心理等多种丰富的副语言语音属性信息。以上这些语言语音属性识别问题从整体来看，其核心都是针对不定时长文本无关的句子层面语音信号的有监督学习问题，只是要识别的属性标注有不同。改进现有的深度说话人学习方法目前采用的深度说话人识别方法首先利用神经网络提取前端的帧级特征，然后通过池化映射获得可以表示说话人特性的段级向量，最后采用LDA/PLDA等后端建模方法进行度量计算。相对于传统的i-vector生成过程，基于深度学习的说话人识别方法优势主要体现在区分性训练和利用多层网络结构对局部多帧声学特征的有效表示上。如何进一步改进现有的深度说话人学习方法是现阶段的一个研究热点。深度嵌入学习是进行声纹识别和反欺骗的一个重要途径说话人识别和欺骗检测近年来受到学术界和业界的广泛关注，人们希望在实际应用中设计出高性能的系统。基于深度学习的方法在该领域得到了广泛的应用，在说话人识别和反欺骗方面取得了新的里程碑。然而，在真实复杂的场景下，面对短语音、噪声的破坏、信道失配、大规模等困难，开发一个鲁棒的系统仍然是非常困难的。深度嵌入学习是进行说话人识别和反欺骗的一个重要途径，在这方面已有一些著名的研究成果。如之前的d-vector特征和当前普遍使用的x-vector特征。"端+云”一体化和定制化服务的趋势中国声纹识别系统行业中游系统集成厂商可分为四大类型，分别是传统老牌语音厂商、高校联合厂商、AI创业厂商和互联网厂商。其中高校联合厂商和AI创业厂商提供的产品最为丰富,且呈现技术开发和产品开发一体化的趋势16机遇与挑战17竞争格局竞争格局目前在声纹识别系统行业中，以得意音通为代表的中资企业占据绝对优势，据统计，截止至2019年中国移动金融市场上主要的声纹识别厂商中，得意音通市场份额占比达60%,外资企业和其余中资企业占据剩余40%的市场。行业赛道选手增加，专业厂商领跑。中国声