为什么听声音就能辨别一个人是谁呢

1第一方面:独特之处。每个人声线和声色不一样，而且每个人的声音都有自己独特特点，有的人声音沙哑、有的人声音清脆、还有的人声音粗犷。

很多时候不同的话语在不同人口中说出给人的感觉不一样，

通过说话的声音来看一个人，是非常有道理的，这就是我们所说的识人术。

2第二方面:各有不同。一个人的说话声音往往可以看清楚他的心理想法，

除此之外说话的速度、习惯、声音都能折射出一个人内心世界的变化。对一件事物与一个人的看法与想法通常都会由声音传递，

内心的变化从声音中也可以听出，

诚实的人说话语气比较平稳，有层次非常与节奏，

浮夸的人说话声音比较懒散二期恩还会滔滔不绝。

3第三方面:当我们熟悉一个人的时候，在我们的耳朵一听到某个声音之后，大脑就能快速辨别这个声音来自熟人还是陌生人甚至来自哪个人。“听声辨人”的这项本领，大家似乎对此都习以为常，不觉惊讶就像看到彩虹就会认定它是赤橙黄绿青蓝紫七种颜色一样。或许很多时候我们是因为听习惯了，脑子里面记住了这种声音的频率，所以大脑立即给我们做出判断。

给你解释一下这些术语：

云计算：就是个炒得很热的商业概念，其实说白了就是将计算任务转移到服务器端，用户只需要个显示器就行了，不过服务器的计算资源可以转包。当然，要想大规模商业化，这里还有些问题，特别是隐私保护问题。

大数据：说白了就是数据太多了。如今几兆的数据在20年前也是大数据。但如今所说的大数据特殊在哪呢？如今的问题是数据实在是太多了，这已经超过了传统计算机的处理能力（区别与量子计算机），所以对于大数据我们不得不用一些折衷的办法（比如数据挖掘），就是说没必要所有数据都需要精确管理，实际上有效数据很有限，用数据挖掘的方法把这些有限的知识提取出来就行了。·此外，数据抽样，数据压缩也是解决大数据问题的一些策略。

数据挖掘：从数据中提取潜在知识，这些知识可以描述或者预测数据的特性。有代表性的数据挖掘任务包括关联规则分析、数据分类、数据聚类等，这些你在任一本数据挖掘教材都可以了解。下面我说说和大数据的区别：数据挖掘只是大数据处理的一个方法。马云所说的大数据，或者如今商业领域所说的大数据，实际上指的就是数据挖掘，其实真正所谓大数据，或者Science杂志中提到的大数据，或者奥巴马提出的大数据发展战略，我的理解是，这些都远远大于数据挖掘的范畴，当然数据挖掘是其中很重要的一个方法。真正目的是如何将大数据进行有效管理。

机器学习：这个词很虚，泛指了一大类计算机算法。重点是学习这个词，如果想让计算机有效学习，目前绝大多数方法都采用了迭代的方法。所以在科研界，只要是采用了这种迭代并不断逼近的策略，一般都可以归到机器学习的范畴。此外，所谓学习，肯定要知道学什么，这就是所谓训练集，从训练集数据中计算机要学到其中的某个一般规律，然后用一些别的数据（即测试集）来看看学得好不好，之后才能用于实际应用。所以，选取合适的训练集也是个学问。

模式识别：意思就是模式的识别。模式多种多样，可以是语言，可以是图像，可以是事物一些有意义的模块，这些都算。所以总体来说，模式识别这个词我是觉得有点虚，倒是具体的人脸图像识别、声音识别等，这些倒是挺实在的。也许是我不太了解吧。

另外说说你的其他问题。

传统分析方法不包括数据挖掘。对于数据分析这块我不是很了解，不过可以肯定的是，传统分析都有一定的分析方向，比如我就想知道这两个商品的关联情况，那我查查数据库就行了。数据挖掘虽说有些历史，不过也挺时髦的，它是自动将那些关联程度大的商品告诉你，这期间不需要用户指定数据分析的具体对象。

如果想应对大数据时代，数据挖掘这门课是少不了的。此外对数据库，特别是并行数据库、分布式数据库，最好了解点。至于机器学习和模式识别，这些总的来说和数据挖掘关系不太大，除了一些特殊的领域外。

总之，概念挺热，但大数据还很不成熟，无论从研究上还是商业化上。我目前在作大数据背景下的算法研究，说实话，目前基本没有拓展性非常强的算法，所以未来大数据的发展方向，我也挺迷茫。

PS：将数据挖掘应用于商业，最最重要的就是如何确定挖掘角度，这需要你对具体应用的领域知识非常了解，需要你有非常敏锐的眼光。至于数据挖掘的具体算法，这些就交给我们专门搞研究的吧！（对算法的理解也很重要，这可以把算法拓展到你的应用领域）

军事通信

在当代高技术通信系统中，语音识别正逐步成为人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术的结合，使人们可以甩掉键盘，通过语音命令进行 *** 作。从而，使智能语音接口把通信器材的“工具”属性拟人化、智能化了，变成了服务的“提供者”。比如，人们通过语音命令，可以方便地从远端的数据库系统中查询与提取有关信息。现在，简单的人机对话已在通信服务中广泛应用。比如，我们拨通某一单位的电话总机，通常可以听到“请拨分机号”以及“人工服务请拨0”等语音提示，有的单位电话总机还可以寻问“请说您找哪位”，在进行语音识别后自动接通拨叫的电话。在遍布美国大街小巷的公用电话亭里，凡有语音识别系统标识的，用户只需对着电话说“Connect Operator Please”，系统所具有的关键词检测技术就可以从句子中查找到“Operator”，并直接把电话接通到接线员，系统的识别率超过99%。

(二)军事保密

语音识别中的声纹识别技术，在军事保密中有着重要的应用价值。在军事计算机系统和核心要害部位的封闭管理中，应用声纹识别技术进行身份认证，具有很高的精确度，可进一步增加系统的安全性。比如，一些应用了声纹识别技术的新型计算机安全产品，可以在普通的USB加密钥匙基础上，增加声纹认证功能，并对计算机系统进行加密，保护计算机系统中的重要文件不被非法窃取、浏览、篡改、删除或破坏。它符合国家安全标准，对文件的加密、解密 *** 作极其简便，提供多重安全保护，能可靠地防止非法用户进入、使用和窃取电脑系统。在一些军事要地的核心部位，应用语音识别技术实施门禁管理，可以有效辨识合法进出者。保密管理系统根据输入的自然语音信号，进行声纹身份认证，并自动开启或闭合门禁设施。

(三)指令确认

在军事行动中，通过电话发出命令是常用的信息传递方法。应用声纹识别技术，可以对发出命令者进行身份确认。避免出现敌方利用我方信道伪装我指挥员发出假命令，干扰我方军事行动的情况。由于在计算机信息处理中，录音的过程要经过模拟到数字的信号转换，放音的过程还要经过数字到模拟的信号转换，因此，即使窃密者使用录音设备录下合法用户的声音进行声纹身份认证，经过从模拟到数字、再从数字到模拟的两次信号转换，声音频谱会有明显衰减和失真，这种失真很容易被认证程序分辩出来。所以，依靠录音登录也不能通过声纹认证。适当调节声纹认证严格程度的阈值，声纹认证的“错误接受率”和“错误拒绝率”可以有所下降。

(四)情报侦听

声纹识别技术对说话人身份确认的作用在情报侦听中具有相当重要的价值。目前该技术在军事情报工作中已经有所应用，据报道，曾迫降在我国海南机场的美军EP-3侦察机中就安装了声纹识别侦听模块。这一声纹识别系统功能强大，只要被侦察者通过无线电进行对话，该系统便能查明通话者的身份，尤其是高层领导者的身份。美军正是靠着这套功能强大的系统，掌握了其他国家大量绝密情报。五角大楼曾专门邀请语言学家，对被侦察国家的语言进行了全面深入的研究，开发出了一套独特的电子监听系统，只要美军截获到对方的通话，这套系统能立即识别出通话者的身份，从而判断出从中掌握到的情报的价值到底有多大。当截获到对方通话后，监听系统能自动删除杂音，通过与声音数据库相对照，准确识别出通话者身份。据美国《华盛顿时报》披露，美国国家安全局一直将声音识别技术当作研究重点。比如，利比亚***卡扎菲就是美国情报机构重点识别的对象，现在，只要卡扎菲利用利比亚的通信网络进行通话，声音识别系统就会立即提醒工作人员：卡扎菲正在通话，请注意。事实上，早在70年代，美国国家安全局就已经掌握了移动电话声音识别术，如果前苏联***勃列日涅夫乘车行驶在莫斯科的某条大街上，他用移动电话跟其他人说话，国家安全局的声音识别系统就会立即确认出勃列日涅夫的身份，他的谈话内容就会立即被国家安全局工作人员记录下来。五角大楼一位情报官曾表示：“这套系统甚至能够分辨出是车内的勃列日涅夫还是其他人打的嗝儿。最近美国前情报官詹姆士巴姆福德在其新著《秘密》一书中透露的一些内幕消息也证实了这套声音识别系统的存在。书中说，美国情报部门开始声音识别技术的研究已经有很多年了，最近几年，这套系统的功能不断完善，可以准确地识别出具体的声音。巴姆福德指出：“监听员甚至可以说出被监听者是否感冒了。”他还透露，国家安全局拥有大量被监听者的资料，有时候，监听员在监听时，旁边就放着这些被监听者的照片。

Staaterman 等人在 2017 年和 2018 年记录的 Bocon toadfish (Amphichthys cryptocentrus) 复杂的“boop、grunt、swoop”叫声。学分：生命百科全书

在大约 250,000 种已知的海洋物种中，科学家认为所有约 126 种海洋哺乳动物都会发出声音——例如座头鲸的“thwop”、“muah”和“boop”，或者小须鲸的“boing”。至少有 100 种无脊椎动物，世界上 34,000 种已知鱼类中的 1,000 种，甚至可能还有数千种，都能听到声音。

现在，一个由来自 9 个国家的 17 名专家组成的团队设定了一个目标，即在一个平台上收集大量水生生物的声音，并使用新的支持技术进行扩展——从高度复杂的海洋水听器和人工智能学习系统到电话应用程序以及公民科学家使用的水下 GoPro。

全球水下生物声音图书馆“GLUBS”将支持一种新颖的非侵入性、负担得起的方式，让科学家们可以聆听海洋、微咸水和淡水中的生命，监测其不断变化的多样性、分布和丰度，并识别新物种。使用水下声景的声学特性也可以表征生态系统的类型和条件。

该团队的论文发表在《 生态与进化前沿 》杂志上。

澳大利亚海洋科学研究所的主要作者迈尔斯帕森斯说：“世界上最广泛的栖息地是水生的，它们富含各种动物发出的声音。”

“随着全球生物多样性的下降和人类无情地改变水下音景，有必要在水下动物声音可能消失之前记录、量化和了解它们的来源。”

该团队提议的基于网络的开放访问平台将提供：

随着技术的进步，PAM 的广泛用途正在扩大，提供了大量易于访问的水生生物数据。

目前的用途包括：

该论文指出，许多鱼类和水生无脊椎动物物种主要是夜间活动或难以找到，这使得目视观察变得困难或不可能。因此，“PAM 被证明是监测水生环境中视觉难以捉摸但有声音的物种的最有效方法之一，这可能有助于更有效地保护管理”，包括海洋公园区域的分区或渔业关闭，该论文说。

除了发出用于交流的声音外，许多水生物种在进食、游泳和爬行时会产生“被动声音”——通常在声学上不如主动声音复杂或独特，但对生态系统的声景有重要贡献。

“现在全世界总共有数百万小时的录音时间，可能会被评估为过多的已知和迄今为止未识别的生物声音。”

Wood's Hole 海洋研究所的合著者 Aran Mooney 说：“就像生物多样性的热带雨林一样，珊瑚礁充满了动物在寻求交流、保卫领土和吸引配偶时发出的声音。”

“生物多样性和我们的海洋生态系统陷入困境， 健康 的珊瑚礁以惊人的速度下降。这是一个问题，因为珊瑚礁提供了数十亿美元的支持，包括食物、风暴保护和药品。这个正在开发的图书馆是一种在珊瑚礁和其他海洋栖息地消失之前对生物多样性变化进行编目、监测和跟踪的关键方法，同时也有助于我们在寻求重建珊瑚礁时定义‘什么是 健康 的珊瑚礁’。”

科学家们说：“在某些方面，未知声音的数据库与已知来源的数据库一样重要。” “随着领域的进展，将会收集到新的未识别声音，并且可以将更多未识别声音与物种进行匹配。”

这可能“对于珊瑚礁等生物多样性高的系统尤其重要，在这些系统中，即使是简短的录音也可以捕捉到多种动物的声音。”

该论文称，现有的海底声音库“通常专注于主办机构研究人员所针对的感兴趣的物种”，其中一些是针对全国的。很少有图书馆能像拟建的全球图书馆那样确定其目录中缺少的内容。

“全球水下生物声音参考库将提高更多研究人员在更多地点扩大其数据集中评估的物种数量并识别他们个人无法识别的声音的能力，”该论文说。

“全球数据库可以解决更广泛的问题，例如确定水下声音产生的普遍趋势，而单独的专业存储库可以继续提供信息和详细说明其他主题，例如记录特定地区存在的声波物种。”

海洋生物的变化范围

科学家们指出，聆听大海的声音会发现巨大的鲸鱼在意想不到的地方游泳、新物种和新声音。

有了声音，“可以绘制出具有重要生物意义的区域；可以描绘产卵场、重要鱼类栖息地和洄游路径……如果我们有一个全球声音目录，就可以在更广泛的范围内询问这些问题和其他问题。”

同时，比较单个物种在广泛地区和时代的声音有助于了解它们的多样性和进化。

该论文称，许多海洋动物都是世界性的，“要么作为广泛漫游的个体，如大鲸鱼，要么作为广泛分布的物种，如许多鱼类。”

例如，长须鲸的叫声在北半球和南半球的种群之间以及不同季节会有所不同，而领航鲸的叫声在世界范围内是相似的，即使它们的栖息地没有（或不再）越过赤道。

一些鱼类甚至似乎在区域之间发展出地理“方言”或完全不同的信号结构，其中一些随着时间的推移而演变。

例如，马达加斯加的臭鼬海葵会发出与印度尼西亚不同的激动（与战斗有关）的声音，而在整个海洋盆地中观察到座头鲸的歌声存在差异。

“如果观察者知道目标物种的信号特征，这些声音可能更容易被检测到，但如果没有事先了解声音的存在或结构，通过噪音进行聆听可能会很困难，”该论文说。

“最近在世界各地不同水域经历的新冠病毒‘人类更年期’凸显了这一点。” 在大流行的早期，“去除一些音景的人为成分提供了一个机会来观察海洋动物的声音（以及因此存在），否则这些声音可能会消失在噪音中。”

正如人工智能已经实现了面部或语音识别，以及识别音乐、植物或鸟类的手机应用程序一样，人工智能有朝一日可以帮助科学家区分海洋生物的声音和噪音。然而，该论文补充说，需要大量（理想情况下为数千个）示例。

随着图书馆的扩展，它可以为人工智能训练奠定基础，这反过来也将有助于从数千个以前收集的录音中挖掘和提取海洋生物的声音。

电话应用程序、水下 GoPro 和公民科学

就像 BirdNet 和 FrogID 一样，水下生物声音和自动检测算法库不仅对科学、工业和海洋管理社区有用，而且对具有普遍兴趣的用户也有用。

“声学技术已经达到了可以将水听器连接到手机的阶段，这样人们就可以听到周围河流和海洋中的鱼和鲸的声音。因此，声音图书馆对于公民科学家和公众来说变得非常宝贵，”论文补充道。

公民科学家可以通过上传例如河流聆听应用程序的结果来为图书馆提供很大帮助，该应用程序鼓励公众聆听和记录河流和沿海水域中的鱼声。

低成本的水听器和录音系统（如 Hydromoth）越来越多，防水 娱乐 录音系统（如 GoPro）也可以收集水下生物声音。

该库将有助于标准化声音报告的格式。

科学家们说：“一个用于归档未知声音及其录音时间和地点的图书馆对于指导未来海洋生物声学和生物多样性的研究至关重要。” “这在很少被调查或来源识别特别成问题的地区尤其重要，例如暮光区和午夜区，对未知声音的描述可以让我们深入了解深海的生物多样性。”

“不断变化的环境和减少的生物多样性迫使记录基线声学观测。与数据收集相关的技术进步以及越来越多的研究人员和机构收集 PAM 数据提供了创建生物声学数据库的能力。”

“与此同时，人们意识到声学线索对水生动物群的重要性、噪音对它们的影响以及声学群落提供生态系统 健康 指标的潜力的认识已经达到了一个阶段，PAM 正逐渐成为更多物种的主流数据源和生态系统比以往任何时候。”

“最后，公众利益和对用户应用程序的访问意味着公民科学家可以推动广泛的知识共享。”

“现在是通过将声学、生态和生物信息学社区聚集在一起以实现水生声音共享平台来促进这一进展的时候了。”

有的时候智慧助手声音沙哑的是因为传声器出现问题了，不是特质的。

语音助手的使用有一定的条件限制，请按照以下方法进行尝试：

1可能是网络连接状态有问题，请确认网络状况（WLAN、数据业务）良好情况下使用。如果您使用的是运营商（移动/电信）定制的手机，应运营商要求，该机型的手机语音助手不允许联网，可能无法及时更新数据库，所以体验效果无法达到最佳；

2可能是说话声音音量较小或者表达不够清晰，建议您尽量提高音量、表达清晰；

3有可能是语音识别数据库异常，请清除应用数据；

4可能是首次没有识别，请等待提示结束后, 等待提示结束您可再次输入指令即可；

5请确认手机是否支持语音助手（部分移动定制手机不支持语音助手），建议在桌面进入“实用工具”查看是否有“语音助手”；

6语音唤醒有效距离3cm-2m，建议在2m内使用，训练的时候最好在相对安静的环境下，建议45°左右握持手机，距离20至40cm，并尽量使用日常生活中最自然的语速、语调进行训练；

7可能是语言不识别，目前国内版华为语音助手支持的语言有汉语（普通话）和英语，暂不支持汉语地方方言和其他国家语

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