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識音辨人 安全無(wú)界：范式自研聲紋識別模型
2026-02-27
在生物識別技術(shù)日益普及的今天，聲紋識別憑借其非接觸性、難以偽造及遠程驗證的獨特優(yōu)勢，已成為金融安全、智能家居及企業(yè)內控等領(lǐng)域的核心技術(shù)。然而，如何在復雜的聲場(chǎng)環(huán)境下實(shí)現“秒級響應”與“精準識別”的完美平衡，一直是行業(yè)攻堅的難點(diǎn)。
范式推出的自研聲紋識別模型，不僅是一個(gè)單一的算法模塊，更是一套集“特征提取、身份核驗、全庫檢索”于一體的完整身份閉環(huán)方案，為安全無(wú)界的未來(lái)奠定技術(shù)基石。

核心架構：端到端的“聲音指紋”提取
范式自研聲紋識別算法采用先進(jìn)的端到端音頻嵌入（Embedding）提取系統，從底層信號出發(fā)，精細刻畫(huà)每一份獨一無(wú)二的聲紋特征。
  • 預處理與表征：系統對原始音頻進(jìn)行標準化處理，通過(guò)漢明窗分幀提取梅爾頻譜圖，將波形轉化為包含豐富時(shí)頻信息的特征矩陣。
  • 改進(jìn)型ResNet網(wǎng)絡(luò )：核心模塊基于深度殘差結構，能夠逐級捕獲聲音中微小的音素模式（局部特征）與長(cháng)程的韻律特征（全局特征）。
  • Triplet Loss約束機制：在訓練階段引入三元組損失函數，通過(guò)顯式優(yōu)化嵌入空間，實(shí)現了“類(lèi)內緊湊、類(lèi)間可分”的理想分布——即同一說(shuō)話(huà)人的聲音特征會(huì )被極度壓縮在極小范圍內，而不同個(gè)體的特征則被有效推離。
  • 國產(chǎn)化生態(tài)適配：該模型已在國產(chǎn)GPU天數的芯片上完成深度適配與優(yōu)化，在保證算力性能的同時(shí)，實(shí)現了核心技術(shù)的自主可控。


業(yè)務(wù)場(chǎng)景：1:1驗證與1:N檢索
基于強大的特征提取能力，范式聲紋系統可靈活適配多種業(yè)務(wù)形態(tài)：
身份核驗（1:1）： 確認“你就是你”。適用于銀行遠程開(kāi)戶(hù)、App 登錄、核心系統訪(fǎng)問(wèn)授權等高安全場(chǎng)景。
全庫檢索（1:N）： 實(shí)現“在茫茫人海中找到你”。在海量聲紋庫中快速定位目標身份，為反詐預警、黑名單攔截等提供技術(shù)底座。


性能表現：極速響應，精準觸達
通過(guò)對算法與工程鏈路的極致優(yōu)化，范式聲紋模型在多項核心指標上表現優(yōu)異：


核心優(yōu)勢：打破“性能衰減”魔咒
范式聲紋識別算法最突出的工程優(yōu)勢在于其高并發(fā)、低衰減的檢索性能：
  • 性能解耦：借助優(yōu)化的檢索算法，系統單次檢索耗時(shí)與聲紋庫的規模幾乎解耦。
  • 隨需擴容：無(wú)論庫中注冊聲紋是萬(wàn)級還是百萬(wàn)級，檢索耗時(shí)均能保持在恒定范圍。
這一特性解決了傳統系統“庫越大、速度越慢”的頑疾，賦予了大規模語(yǔ)音數據管理“隨需擴容、性能恒定”的生產(chǎn)力飛躍。

從音頻鑒偽到聲紋識別，范式正通過(guò)自研算法構建全方位的數字信任底座。通過(guò)國產(chǎn)化適配與卓越的檢索性能，我們致力于為金融、安防、企業(yè)服務(wù)等行業(yè)提供一層可落地、可規?；摹奥曇舯ｋU箱”。

范式集團（港交所代碼: 6682）是全球領(lǐng)先的通用人工智能科技公司，以"AI for everyone"為使命，致力于用"AI agent+世界模型"的技術(shù)路線(xiàn)賦能千行萬(wàn)業(yè)。公司成立于2014年，于2025年實(shí)現集團化，下設企業(yè)服務(wù)（第四范式）、大模型與AGI（萬(wàn)神殿）、消費電子（范式領(lǐng)航）、智慧能源（范式方舟）、智慧體育（范式網(wǎng)動(dòng)）等業(yè)務(wù)板塊。截至目前，公司已在金融、零售、醫療等領(lǐng)域成功落地超10000+個(gè)AI應用，始終致力于推動(dòng)AI普惠，助力企業(yè)實(shí)現可持續增長(cháng)。
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