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虽然深度学习带给模式识别极大的提升，甚至还有开源的相关算法，但是声纹识别的研究进展仍然不大，这仍然受制于声纹的采集和特征的建立。 先看噪声问题，下图是Mitchell McLaren在论文中做的研究，噪声对不同模型的声纹识别影响。 从这个图中可以看出，混响和噪声对各类模型和方法都有非常大的影响，这和人类似，嘈杂环境中确实很难分辨出某个人的声音，但是人耳比较奇特，我们可以很好的处理这种“鸡尾酒会”效应，但是目前机器还做不到。 音乐噪声很好理解，因为音乐通常是宽带信号，完全覆盖了人声的频段，这会非常影响声纹的特征表现，动态检测的时候更是难以提取，我们目前在语音识别中采用的是回声抵消的方法（严格来说是自噪声去除），同样也可以用到声纹识别，但是面对其他设备音乐也很难处理，当前仅有波束形成这一方法。