4月22日，声纹识别产业发展与创意研讨会于清华大学顺利举办。本次研讨会由中国计算机协会（CCF）语音对话与听力专业组、不解音通信息技术研究院主办，清华大学人工智能研究院听力智能研究中心主办。亿欧作为特邀媒体参与了本次会议。
会上，CCF常务理事、语音对话与听力专业组副组长、中科院模式识别国家重点实验室副主任陶建华展开了CCF致词。中科院语言声学与内容解读重点实验室主任、中科信利创始人颜永红，中国互联网金融协会业务三部副主任陈则栋，陆军工程大学副教授孙蒙，清华大学-不解音通声纹处置牵头实验室副主任、清华大学副教授徐明星，CCF语音对话与听力专业组组长、清华大学人工智能研究院听力智能研究中心主任、不解音通创始人郑方分别展开了涉及主题演说。声纹识别为何获得如此低的接纳？2018年5月，国家互联网信息办公室公布了《数字中国建设发展报告（2017年）》，其中尤其提及现在信息资源共享对外开放面对着线上身份认证的瓶颈。
徐明星回应，在线身份辨识除了不存在管理上的问题外，还不会有用户被不法分子威逼或在不知情时“被动”展开身份验证的情况。他指出，“现实身份+现实意图”将是一种很好的解决方案，即除了确认用户的现实身份外，还必须通过情感计算出来（如不安检测）来确认用户否受到威逼。现实身份再加现实意图的检验，将有效地防止来自暗里、明里的反击。
在应用于方面，语音可以和其他模态构建浑然一体的多模态融合。2015年初，为了迎合国际国内移动金融发展趋势，中国人民银行印发了《关于推展移动金融技术创新身体健康发展的指导意见》。徐明星回应，在中国人民银行公布的标准中提及证书的手段必需是多种形式、多通道，而声音在说出的同时就能展开表情等图像检验，这也是语音在构建方面的尤其优势。
在隐私安全性方面，徐明星指出，意图辨识与声纹融合将是一个更为安全性、更为智能的一种证书系统。在声纹识别的证书层面，证书包括三个阶段：再行录音，然后展开计算机核对，最后将结果呈现出。结果呈现出本身就是用户想的，不不存在隐私问题。而中间声纹核对的计算出来过程，由于它的数据不能说明，打破了人类记忆解读的能力范围，相等于这一过程的信息和数据是天闻、地知、计算机闻。
因此在核对中也和隐私无太大关联。而输出的语音，这里分为三种类型的信息：有声学环境、传输地下通道、用户语音。很似乎，环境如何，话筒怎么样与隐私的相关性不强劲。
传输地下通道和用户语音跟个体的隐私也没什么关系。其中，用户的语音内容是检验中必须的内容，亦不太会牵涉到隐私。陈则栋在演说中谈到，声纹有唯一性和独一性，并且声音一般不牵涉到用户的隐私，相对来说会那么脆弱，更容易收集到，也更容易超过国家网络安全法以及信息安全技术、个人信息安全规范等拒绝。声纹识别作为一种基于动态不道德的身份认证方式，可以融合动态声纹密码构建双向交互。
相对于指纹识别等生物技术，声纹识别在个人隐私维护、安全性度具备优势。基于此，近年来，声纹识别技术在金融领域的应用于获得了涉及监管部门的希望。2015年、2016年陆续实施了关于改良个人账户服务、强化账户管理的通报，以及关于实施个人银行帐户的通报，明确指出开户个人账户的可以将探寻声纹识别作为辅助手段。为了引领声纹识别技术应用于规范发展，2018年10月，中国人民银行月施行了《移动金融基于声纹识别的安全性应用于技术规范》金融行业标准，这是第一个声纹识别的标准，也是我国首个生物特征辨识安全性应用于技术标准。
这在一定程度上反应了声纹识别已获得比较较高的接纳。鲁棒性拒绝与行业标准成障碍陈则栋回应，与传统的方式不完全相同，声纹是无法撤消、无法变更的，随着声纹信息的收集和用于，个人生物特征信息被泄漏的风险大大增大，如何维护好生物特征信息是十分最重要的问题。全然就声纹识别技术而言，声纹识别面对环境涉及、应用于涉及等各种鲁棒性问题。
成熟期的技术可以用，不成熟期的技术还必须研究，这是必须客观看来的。声纹识别研究面对着鲁棒性拒绝的挑战，分别是环境涉及的鲁棒性，说出人涉及的鲁棒性和应用于涉及的鲁棒性。回应，郑方谈论了一系列比较明确的问题，如在声纹辨识场景下必需要解决问题横跨信道问题。
此问题该如何解决问题，目前有很多设想。比如可以通过参照说出人的方式训练一组从一个信道到另一个信道影射关系。把影射关系寻找之后，在一个信道下即便没数据也可以学过来。
这在理论上能超过很好的效果。但理想很甜美，现实很骨感。在实际中，还有很长的距离要回头。此外，多人说出，即对文本牵涉到性的证实；说出人涉及鲁棒性中的时变；以防冒充闯进等都是目前声纹识别产业化过程中遇上的一些问题。
在谈到行业应用于方面，陈则栋回应虽然声纹识别技术在金融领域不具备了一定的基础，但由于没一个系统的行业性标准，整个声纹识别还是不具备规模效应，还在探寻和发展过程当中。这也是声纹识别落地其他行业无法规避的问题。声纹识别产业化不仅必须攻下技术考验，行业规范及涉及法律法规也必须及时做到。
声纹识别不是争相追赶的风口，解决问题实际问题才是关键近年来，各方对声纹识别的注目与推崇渐渐减少，声纹识别已呈现火热之势。特别是在是中国人民银行施行了《移动金融基于声纹识别的安全性应用于技术规范》之后，声纹大冷，还包括基于声纹识别的各种应用于都将较慢发展。陈则栋指出，这种情况下要维持客观耐心，无法盲目高估声纹的起到，也无法裹足不前。
要强化技术研究分析、稳健有序地积极开展声纹识别技术在金融领域的研究和应用于。郑方在圆桌对话中也回应，声纹识别发展到今天，应当引发我们做到研发或者产业化人十分最重要的一个思维。
声纹识别现在火了之后，我们应当要更好地从问题抵达，从市场的市场需求抵达来解决问题实际问题。无法泛泛谈声纹，就像人工智能无法泛泛谈人工智能一样。现在不存在的问题是，人工智能一冷，所有人都往这个筐里靠。
但人工智能发展是参差不齐的，有的领域有可能成熟期了，有的领域还差得很近。无法一概而论，声纹是某种程度的问题。最差的办法是有序前进声纹识别产业化，成熟期的只想做到，不成熟期的之后在实验室做到。
当然，一定是市场拒绝相符了那才叫成熟期，不是识别率做就成熟期了。识别率95%和99%哪个成熟期？有可能都成熟期有可能都不成熟期，必需解决问题实际问题。
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