雖然深度學(xué)習(xí)帶給模式識(shí)別極大的提升，甚至還有開源的相關(guān)算法，但是聲紋識(shí)別的研究進(jìn)展仍然不大，這仍然受制于聲紋的采集和特征的建立。 先看噪聲問題，下圖是Mitchell McLaren在論文中做的研究，噪聲對(duì)不同模型的聲紋識(shí)別影響。 從這個(gè)圖中可以看出，混響和噪聲對(duì)各類模型和方法都有非常大的影響，這和人類似，嘈雜環(huán)境中確實(shí)很難分辨出某個(gè)人的聲音，但是人耳比較奇特，我們可以很好的處理這種“雞尾酒會(huì)”效應(yīng)，但是目前機(jī)器還做不到。 音樂噪聲很好理解，因?yàn)橐魳吠ǔＪ菍拵盘?hào)，完全覆蓋了人聲的頻段，這會(huì)非常影響聲紋的特征表現(xiàn)，動(dòng)態(tài)檢測(cè)的時(shí)候更是難以提取，我們目前在語音識(shí)別中采用的是回聲抵消的方法（嚴(yán)格來說是自噪聲去除），同樣也可以用到聲紋識(shí)別，但是面對(duì)其他設(shè)備音樂也很難處理，當(dāng)前僅有波束形成這一方法。

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