声纹识别（VPR）

声纹识别：通过数字声纹结合数字ASR有效验证人声，同时动态生成随机数字机制，可以有效抵御录音攻击，保障验证的最大安全性。声纹识别1：1、1：N识别模型，可以接入系统提供身份验证、声纹登陆、声纹打卡等用户场景，支持上传8K音频格式。

人声分离：在多人对话场景中进行精准的声纹识别，分离出单个说话人音频，并识别出每个人的说话内容。适用于公安动态布控、大型会议等应用场景。

情绪识别：
通过声纹识别辨别说话人身份并提取其声音，从而判断其情绪倾向（正面、负面、中性），可广泛应用于智能硬件行业，让用户享受个性化的服务与智能化的生活方式。

活体检测：快速提取与验证声纹，准确识别说话人身份，防范录音攻击与合成语音攻击。

性别识别：通过神经网络对声音进行分类，比对声纹特征，实时判断说话人的性别特征，识别准确率高达99%以上，并可应对各种不同口音，尤其适用于无法进行人脸识别的场合。


声纹其他说明：
（1）声纹识别可用于什么场景
声纹识别是一种经济、可靠、简便和安全的身份识别方式，语音波形反映说话人生理和行为特征的语音参数，自动识别说话人身份的技术，在安全性上可与其他生物识别技术（指纹、掌形和虹膜）相媲美，且只需麦克风即可，数据采集极为方便，造价低廉。
声纹识别在公共安全监控，刑事侦查音谱分析，司法声纹证据，银行、互联网金融贷款身份/黑名单识别，社会保险发放身份确认，移动支付身份验证，智能硬件用户识别个性化服务等均可应用。
（2）声纹使用要点
声纹识别服务要获得期望的效果，须正确录入语音。
声纹识别的操作可分为两种：注册声纹（声音特征建模）和声纹对比。有效的声纹必须准确、纯粹、完全地反映说话人的声音特种，因此声纹录入时必须做到以下几点：
1. 说话人的有效语音时长足够，为了能让机器完全掌握声音特征，对于不同的模型，录音的有效时长有着不同的标准，详情请查看语音标准

2. 说话人语音需保持纯粹，即录入时需避免混入其他人的声音或过大的环境噪音（如喇叭声、马达声等），虽然Speakin在算法上进行了优化处理与提取，但是更加纯粹的语音录入，有助于声纹识别的准确性。
3. 说话人的讲话方式需保持正常，不可刻意进行变声、拖音、语速过度变化、声音强度过度变化等，这些行为均为导致声纹特征的改变，不利于声纹识别的准确性。