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人工智能界的逃犯克星不止人脸识别,声纹识别也能助力公安追逃

在人脸识别已经大范围应用在嫌犯追逃场景的情况下,声纹识别依旧能被众多从业者和开发者追捧,究其原因,是声纹识别有着不可替代的优势

智慧警务建设,为追逃工作按上一双慧眼

随着人工智能技术逐渐的落地应用,公安部门抓捕逃犯的工作也较以前有了很大变化。不同于以往的人海战术,通过对大数据技术进行深度研判,可以实现抓捕的精确指导。通过人脸识别、指纹识别、声纹识别等智能生物识别技术,可以在海量目标中快速、精准的锁定嫌疑人,让逃犯无处藏身。

以在歌神张学友演唱会中频频立下战功的人脸识别为例,其主要是基于深度学习人脸识别算法,集合运动跟踪、人脸检测人脸识别、大规模人脸检索等技术于一体,运用大数据平台,实现实时视频或离线视频的动态人脸识别、分析和处理。简单来说,通过预先录入在逃人员的图像信息,当逃犯出现在布控范围内,摄像头捕捉到逃犯的面部信息,之后通过和后端数据库进行比对,确认他和数据库中的逃犯是同一个人,系统就会发出警告信息。这时现场一直巡逻的执法员就会出动,一举将逃犯拿下。

人脸识别在抓捕逃犯中应用早已被大众熟识,然而除此之外,声纹识别等生物识别技术的其他分支也早已在这一领域占领了一席之地。

新型追逃技术显神通,声纹识别用声音锁定嫌犯

据英国《每日邮报》报道,英国国家犯罪调查局(NCA)正秘密打造声音数据库来抓捕犯罪分子。声音数据库可用来和犯罪现场捕捉到的声音进行比对,借此来识别嫌犯的独特“声纹”。当嫌犯在与家人通话时,警方便可轻松锁定。

此外,声纹识别技术还可以应用于重点场所在逃人员的布控布防。在车站、机场、码头、酒店等公共安检点和关键卡口,或在通信系统或安全监测系统中嵌入声纹识别技术,通过声纹生物特征与语音内容的双因子识别,可以有效对涉暴、涉恐、涉毒等重点人员进行鉴别和提示警报,通过通讯跟踪和声纹辨别技术进行预防和侦查追捕。

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三大技术优势,追逃工作中声纹识别不可替代

人脸识别已经大范围应用在嫌犯追逃场景的情况下,声纹识别依旧能被众多从业者和开发者追捧,究其原因,是声纹识别有着不可替代的优势:

一是非接触式识别,相对于人脸识别、指纹识别而言,它具有远程可操作性,对空间环境的要求较小;

二是更具安全性,声纹识别的过程是“动态”的,每个人在说话过程中所蕴含的语音特征和发音习惯几乎是不可替代的,即使是模仿,也难以改变说话者最本质的发音特性和声道特征;三是获取语音的识别成本低,相对于人脸识别、指纹识别等,声纹识别只要求麦克风便可以进行采集。

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值得一提的是,随着技术的不断成熟,公安部还发布过一些列相关行业标准,例如《安全防范声纹识别应用程序接口规范》、《安全防范声纹识别应用网络语音样本技术要求》,这表明声纹鉴定已被公安部认可。

智慧警务建设正规军,声纹识别应用多点开花

声纹识别技术能够为公安部门带来以往战法战术上的突破,为案件侦破过程提供新的线索和证据。对于提高办案效率,优化办案方式,提高办案质量,提升案件侦破能力都将起到积极的推动作用,在维护国家安全、打击犯罪工作中具有非常重要的意义。

声纹采集建库是声纹识别大规模应用的基础,声纹采集系统主要部署在公安各基层信息采集室中,用于对重点人员的声纹信息进行采集,形成继指纹、DNA库后又一个生物特征库。目前,公安部已公布了首批被认证的声纹采集设备制造商,包括快商通科大讯飞等厂商。

在实战应用上,国内的声纹识别主流厂商基本以声纹鉴定工作站和声纹综合作战平台两个产品为切入点。智能声纹鉴定专家工作站是为公检法部门定制的综合性解决方案工具,集语音降噪增强、语音完整性检验、语音同一性检验、声纹自动识别等强大功能于一体,可帮助鉴定专家提高鉴定的准确性和效率。声纹综合作战平台,包含采集、自动建模、自动检索、鉴定、自动预警等一整套智能化业务。主要针对专业采集、电话语音、微信、QQ等网络语音数据和电子笔录等多渠道海量数据,实现声纹领域“公安大脑”的构建。

快商通
快商通

人工智能独角兽企业快商通,掌握自然语言处理、知识图谱、声纹识别、语音识别等技术的自主原创能力,通过将AI、BI引擎技术应用于客服云、销售云、营销云、安全云等产品中,赋能用户实现产业营销智能数字化升级。

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科大讯飞机构

科大讯飞股份有限公司成立于1999年,是亚太地区知名的智能语音和人工智能上市企业。自成立以来,长期从事语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等核心技术研究并保持了国际前沿技术水平;积极推动人工智能产品研发和行业应用落地,致力让机器“能听会说,能理解会思考”,用人工智能建设美好世界。2008年,公司在深圳证券交易所挂牌上市。

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快商通机构

快商通是一家以人工智能、大数据技术为核心的原创AI企业,中国标准化研究院人工智能标准基地唯一合作单位,厦门市人工智能行业协会会长单位。拥有人工智能领域国内外在申及授权专利400余项。在智能生物声纹识别、自然语言处理等技术领域具有国际领先性,赋能公检法、金融、医疗、食健、智慧生活等领域,有丰富的工程化经验和成功案例。服务了公安一所、国家电网、平安集团、阳光保险集团、上海华瑞银行等。技术团队以李海洲教授领衔,来自声学所、新加坡国立大学、清华大学、厦门大学、剑桥大学等众多硕博士。

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深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

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数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

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大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

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人脸检测(face detection)是一种在任意数字图像中找到人脸的位置和大小的计算机技术。它可以检测出面部特征,并忽略诸如建筑物、树木和身体等其他任何东西。有时候,人脸检测也负责找到面部的细微特征,如眼睛、鼻子、嘴巴等的精细位置。

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