同屬于生物識別技術，與火爆的人臉識別相比，聲紋識別表現得很低調，然而并不影響這一黑科技魅力的散發：巴克萊銀行、匯豐銀行、哈利法克斯銀行等多家英國銀行目前都支持聲紋識別；我國公安部已面向全國推廣聲紋技術，各地公安機關均在努力提升聲紋信息的實戰應用效能，加強公安機關聲紋技術的應用工作；近期有消息稱 Siri 將加入聲紋識別，當有人說出“Hey Siri”的時候，Siri 可以知道是否是主人在喊它。

那么，在經歷從指紋識別到面部識別后，聲音是不是會成為新主流身份認證模式呢？

聲紋識別三大優勢

相較于聲紋識別，大眾可能對語音識別更為熟悉，但二者有本質的區別。語音識別是“說什么”，聲紋識別是“誰在說”。聲紋識別可以分為說話人辨認和說話人確認兩類。

不同于人臉、指紋、虹膜等其他生物識別方式，聲紋識別擁有獨特的優勢。其一，聲紋語料收集方式自然，無需進行眨眼、擺動作等特定動作，不受光線或隱私等特定場景的約束，人們的接受度更高；其二，聲紋識別可以隨機改變朗讀內容，即便在網上或其他地方留下語音信息，也不易被復制或盜用；其三是使用成本低，人臉識別需要攝像頭，而聲紋識別只需要麥克風，這也更易推廣應用。

聲紋識別在安防領域表現亮眼

正因如此，聲紋識別技術已經在多個領域內進行了應用，其中，較為突出的則是安防領域。在安防領域，無論多維度的防控還是多層次防控，聲紋識別已經成為了音視頻融合體系中不可或缺的一部分；在車站、酒店等公共安檢點或通信系統中嵌入聲紋識別技術，可以對重點人員進行鑒別和偵查追捕，助力公安有效遏制與打擊不法行為，構建和強化安全的社會公眾環境。

值得一提的是，物聯網發展趨勢下，對于屏幕較小的終端設備而言，用語音進行聲紋識別更為合理，聲紋識別有望成為物聯網場景下的驗證方式和服務入口之一。

尚面臨諸多困難

聲紋識別在各行各業當中體現出巨大的價值，不過也面臨著很多困難。例如，目前聲紋數據掌握在公安系統，企業想利用這些數據進行訓練較為困難；另外，人類的方言、口音差異，以及不同情緒狀態下的聲音狀況不同，都會對聲紋識別造成一定的影響。如何在動態識別中準確判斷出聲音的本質特征對于聲紋識別來說是非常重要，也是非常困難的。

結語：盡管有許多問題需要解決，但不可否認聲紋識別確實有著更廣泛的應用前景。生物特征認證技術已經被認為將取代各種明文密碼，而聲紋比起其他聲紋特征也有著特殊的優勢，除了更加安全和方便，語音的采集和識別的成本也比面部識別要低，其實更加適合用于密碼認證。或許聲紋識別成為主流身份認證模式那一天，不會太遠了。