人工智能 (AI) 已经存在了几十年。然而，直到最近我们才真正享受到它的益处。随着聊天机器人、语音机器人等的出现，人工智能如今已成为一股不容小觑的力量。
当我们想到基于人工智能的语音系统时，我们会想到语音助手 Alexa 和 Siri。这些语音助手可以进行互联网搜索、打开和关闭灯、在家中播放音乐，让生活变得更轻松。然而，语音识别与语音生物识别并不相同。
什么是语音识别？
语音识别专注于理解我们所说内容的含义。这就是为什么我们可以问这样的问题：“嘿，Alexa，今天的天气预报怎么样？”。在这 商店 种情况下，智能算法会理解问题，然后使用搜索引擎搜索答案（就像我们一样！）。
提示：可以在 clickworker 上简单订购用于语音识别训练的
多方面和特定需求的音频数据集。
因此，有些人已经将语音助手融入日常生活。因此，人工智能语音解决方案也将进入工作场所，增强人机之间的合作。
根据Gartner 的数据，到明年，多达 70% 的白领工作者将使用对话平台并与之互动。这意味着基于语音的智能系统正在迅速变得 利用号召性用语留住潜在客户 更加复杂。今年， Gartner 预计 25% 的数字工作者将每天使用虚拟员工助理。这对于在“新常态”下在家远程工作的人来说尤其有利。
什么是基于人工智能的语音生物识别技术？
语音生物识别技术关注的是谁在说 学生手机清单 话，而不一定关注他们在说什么。它本质上是一种用于确定一个人身份的工具。在这种情况下，人工智能和机器学习算法会研究用户独特的声音特征，并将其与既定模式进行比较。
利用语音生物识别技术，您可以测量一个人的非视觉特征，以确保安全和身份验证，准确率高达 90%。这些非视觉声音特征包括：
利用语音生物识别技术进行身份验证和电话银行业务的著名金融服务机构包括：
- 口音
- 强调
- 发音
- 语速
- 声带
安全和身份验证中的语音生物识别技术分为两个阶段。第一阶段，创建用户的声纹并将其转换为易于阅读的格式。第二阶段，神经网络不断训练并比较声纹。
开发人员将生成的声纹放置在没有背景噪音等外部因素干扰的帧中。然后，这些干净的帧被添加到数据库中，以便在安全和身份验证练习期间进行比较。
人工智能语音生物识别技术是企业安全领域中一个日益增长的细分市场。就像深度人工神经网络学会识别人脸一样，机器学习算法学会模仿我们的大脑机制并解读语音数据（有时与图像和文本一起使用）。