声纹识别在公共安全领域的应用特征与变化

传统的声纹识别的主要应用包括：一是在民事纠纷、刑事案件等诉讼环节，针对各类录音文件鉴定其身份，是各类案件的侦办、审理环节确认嫌疑人身份及证据真伪的主要手段之一；二是应用在智能手机助理、智能音箱、智能客服等生活服务场景，用于识别用户身份，并提供针对性的服务。

在公共安全领域，随着互联网的高速发展，新型犯罪手段层出不穷，非接触式、跨地域、大型组织、高度分工等特点，均是新型犯罪的主要特点，以最为典型的电信诈骗为例，犯罪团伙往往是多层级单线联系、跨省甚至跨国作案、与被害人0接触。这类案件靠传统的接触式侦查手段往往难以为继，需要更高实时性的技术手段予以支持，是对案件侦破工作提出的新挑战，也正是AI赋能下的声纹识别技术所擅长的领域。

在这种背景下，声纹识别在公共安全领域的应用特征与变化主要有如下几点：

1、由离线应用向在线应用转变

近年来，随着人工智能、深度学习、大数据分析等技术的发展，配合国家现有的指纹库和人脸库等成熟的生物特征库，业内已经逐步研发出不少切合实战需求的声纹应用系统。

其主要的应用场景是为非接触性犯罪案件侦破提供高效准确的侦查手段——在电信诈骗、恐吓勒索等虚拟空间的犯罪案件里，犯罪分子与被害人接触会比较少，所以声音成为了最主要的破案线索，这类场景需要在线对特定场所采集的声音，与涉诈骗人员库等专题库进行实时比对，以期及时发现身份可疑人员，提高侦查效能。

2、由1对1验证向大规模数据比对转变

传统的声纹识别应用场景多为认定，即判断指定的声音是否由某个特定的人发出的，然而随着大数据、深度学习技术的发展，技术上已能支撑大体量声纹库的建立，并实现声纹数据的大规模检索与比对，协助公安机关快速确认掌握的声音线索的身份。

3、由单一声纹应用向多维数据碰撞比对转变

声纹识别的应用已为公安打击虚拟空间犯罪提供了一种行之有效的技术手段，可进一步配合已有的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术，现实空间和虚拟空间相结合，更全面的刻画犯罪嫌疑人的全息画像，对犯罪行为进行多角度、多方位的监控和打击，保卫国家和社会的安全。

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