作为一个时代的代名词，人工智能已经引起了人们的极大关注，从全世界参与其中的著名公司可以看出。在1980年代，以数学逻辑为中心的系统崩溃后，人工智能被分为五个独立的学科。在这五门学科中，通过深度学习促进并从科学研究实验室平稳过渡到人们的智能语音在一定程度上承受了过去两年人工智能的热度。智能语音被权威的美国杂志《 MIT Technology Review》评为年度十大突破性技术。根据易观和工业和信息化部的数据，2016年中国语音产业的规模将在2017年超过100亿美元。说到智能语音，不能不提智能家居。在当前的智能家居行业中，基于其交互的自然本性，语音被认为是未来人与家庭交互的主要进入路径，因此该行业普遍认为“以语音为切入点来连接各种服务并建立智能家居生态系统”。作为人工智能应用最成熟的技术之一，语音交互的核心环节已取得重大突破。语音识别链接突破了从远场识别到语音分析和语义理解的单点功能。整体互动计划。自动语音识别（ASR）和前端语音处理的最新发展已使语音控制变得相当成熟和有效。 ASR引擎可以理解多种语言和口音，并且语音生物特征识别可用于识别预先登录系统的特定用户，以在智能家居环境中提供不同的权限。但是，尽管大多数家庭可以使用语音来打开导航，执行信息查询并实现一些功能控制，例如空调和开灯，但仍然远非“以语音作为入口来连接各种服务的理想”。并建立智能家居生态系统。”当前的技术仍然限制在5米的范围内，并且在多人同时讲话的嘈杂环境中很难操作。影响语音控制技术进入智能家居或其他应用领域的原因有很多，包括是否建立了用户的习惯，是否为更多“控制”功能提供了附加价值，是否有更多“特殊”应用以及安全性问题。其中，可以说安全是消费者最关心的部分。就像著名电影《蜘蛛侠》中的台词一样：“力量越大，责任就越大”。语音识别能量越大，对安全阀的需求就越大。首先是声纹的收集。无论是手动识别还是深度学习算法的自动识别，建立声纹数据库都是所有动作的前提。目前，公安部门拥有最完善的声纹识别数据库，但是，如果一家企业想研究声纹识别，显然不可能从公安部门开始。因此，企业很难自行收集声纹并建立声纹数据库。任务。更重要的是，公司还应注意如何防止声纹被非法使用。第二，我们都听过“无用输入，无用输出”的说法，但是您是否曾经想到过这句话也适用于负责商务的语音识别？公司是否有受污染的数据安全策略（可以确保攻击者不会使用篡改的数据来欺骗人工智能并做出错误的建议）？如果设备根据错误的数据做出错误的决定，公司需要多长时间才能发现？数据污染已经成为网络安全领域的关注点。例如，反恶意软件软件基于从多个来源提交的标签和样本工作，并且反恶意软件供应商必须保持警惕，以防止攻击者欺骗系统。尽管如此，与其他生物学特征相比，声纹识别的应用仍具有特殊的优势。例如，声纹提取可能在不知不觉中完成，因此用户的接受程度相对较高。目前，声纹识别已进入全球市场。该系统的占用率达到15.8％，仅次于指纹和掌纹识别，并呈上升趋势。因此，我们有理由相信声纹识别可能会成为