神经网络图像识别技术,神经网络指纹识别

1、声纹识别技术未来的发展趋势如何？

近几年来，我国生物识别技术行业市场主体数量呈迅速增长的趋势，截至目前，行业企业数量超4000家。据统计，2013-2018年，我国生物识别技术行业新增企业数量呈逐年增长的趋势。2018年，行业新增企业数量达558家，同比上年微增3.14%。截至2019年8月底，我国生物识别技术行业新增企业数量达428家。

研发是各家企业重点

随着生物识别技术行业的竞争越来越激烈，很多公司都加大了新产品的研发，力求获得独有自主知识产权，从而提高自身竞争实力，提高行业的地位。从研发投入资金的角度来看，2018年，欧菲光、浙江大华股份和科大讯飞三家研发投入资金最高；从研发占比的角度来看，旷视科技和海鑫科金表现最为优异。

行业毛利率水平高

从盈利能力来看，生物识别技术行业企业的产品毛利率均处于较高的水准，营收也呈逐渐转好的趋势，但由于产品研发投入资金较多，目前行业大部分企业净利润情况不佳。据不完全统计，2018年海鑫科金的毛利率最高，为73.31%，其次是旷视科技，毛利率为65.2%。

行业企业布局逐渐深入

生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术。由于每个人的生物特征具有与其他人不同的唯一性和在一定时期内不变的稳定性，不易伪造和假冒，所以利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。此外，生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑和安全、监控、管理系统整合，实现自动化管理。正是由于生物识别技术的诸多优点，使其成为近年发展最快的新技术之一。

前瞻汇总了部分生物识别技术企业的布局情况，发现，目前，大部分企业的布局主要集中在银行、移动智能终端领域，其次在智慧园区、智慧社区等方面也有所涉及。

——以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告》。

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2、声纹识别技术主要技术部分有哪些？

声纹主要的技术难点在于如何对语音信号进行说话人相关的信息提取和表示神经网络声纹识别。一般而言对一段语音说话人相关特征的提取主要是按照如图所示的流程进行：

对于收集到的语音，首先会进行有效语音检测（VAD），将收集到的语音中非有效部分的语音进行切除，然后进行声学特征提取。由于语音信号是一种短时非平稳不定长的信号，因此一般提取特征都是采取加窗得到以帧为单位的特征。目前采用的声学特征普遍为经典的梅尔频率倒谱系数MFCC、感知现行预测系数PLP，以及目前火热的基于深度学习的特征deep feature。在得到声学特征之后，就是说话人信息的进一步提取。我们采用的建模方法主要采用ivector算法以及带残差处理的深度卷积神经网络算法。通过建模后，我们就能够对语音进行更深层次的特征表示，使得说话人相关的信息进一步被呈现。最后得到的模型，就能够将特征提取阶段得到的特征进一步转化为能够表征说话人特性的样本。这样，我们就能够将特定说话人的语音彻底转换为能够表征该说话人特性的模型。

识别匹配阶段就相对容易理解了，在采集到测试语音之后，进行相应的特征提取操作，然后通过与模版库里面的所有模板样本进行相似距离计