回答：聲紋識別技術有哪些應用？

聲紋識別技術是上世紀興起的一門技術，最近幾年因為人工智慧AI的爆發，聲紋識別技術的應用也開始快速發展。因為聲紋的獨一無二性，理論上用到指紋識別、視網膜識別、人臉識別的場景，都可以附加聲紋識別。

場景一：日常生活，比如智慧門鎖、門禁、智慧家居、智慧車載等方案

場景二：遠端身份識別，比如金融、保險等行業，透過聲紋自動識別來電人身份，防欺詐和冒領。

場景三：公安系統，就像指紋和人臉識別一樣，可以作為布控、預警、破案和追蹤的輔助手段。

聲紋的優勢之一是易於採集，麥克風、耳機、手機等隨身攜帶的廉價裝置就可以做到，未來肯定有廣泛的應用領域

聲紋是生物特徵的一種,對於人體來說,聲紋是長期穩定的特徵訊號,透過聲紋鑑別技術可以區分不同個體。聲紋識別技術有兩類，即說話人辨認和說話人確認。不同的任務和應用會使用不同的聲紋識別技術，如縮小刑偵範圍時可能需要辨認技術，而銀行交易時則需要確認技術。

目前在應用上，聲紋識別更大的應用前景在於安防領域，比如刑偵破案、門禁、銀行交易等等。此外，在智慧家居等領域，為了安全，也為了更好的智慧體驗，比如在人聲鼎沸的情境中準確識別哪句話是主人下達的命令等，聲紋識別技術也就漸漸受到了重視。

從聲音特性角度來看，聲音可以劃分為語音、音樂與環境聲三大類，而目前主流的語音識別及聲紋識別技術都是針對語音訊號處理的，技術發展的相對成熟，包括其他幾位答友給出的答案，基本都是語音識別這個範疇。

我來根據專業領域的交叉，著重回答一下針對環境聲的聲紋識別技術。

1.城市交通——目前已經投入使用的“違法鳴笛抓拍系統”“改裝車噪音抓拍系統”，此類技術是根據鳴笛（改裝車）所產生聲音與背景環境聲聲紋特徵存在顯著區別，捕捉該特徵聲音訊號並進行識別的。

2.工廠噪聲——機械裝置正常執行時，會發出平穩有序的機械噪聲；當它帶病工作時，聲紋特徵會呈現明顯差異化。以此作為判斷依據，可以對裝置進行執行狀態監測，輔助人工運維；同理，也可以運用在機械裝置（例如變速箱、電機等）的產品質檢，用聲紋特徵判斷產品質量是否合格。

3.自然環境聲——這個相對比較理想化一些，比如可以用來監測珍稀野生動物出沒軌跡等等。

基於環境聲音的聲紋識別，整體技術還處於早期發展階段，雖不夠成熟，但是具有廣闊的應用空間。