与Alexa或GoogleAssistant的对话理所当然是个性化的。举例来说，在一个GoogleHome的推展视频中，一对夫妻分别调用无所不能的AI语音助手，告知他们当天的日程安排，他们分别获得了各自分开的回应。

但在现实当中，Echo和GoogleHome还无法构建这一点。当有人说出时，两款产品都无法辨识说出人的身份。Echo无法必要辨识，还必须通过更进一步操作者来提供用户的个人信息（一个PIN码），并且这个PIN码不能用作在亚马逊平台购物时区分有所不同身份的用户。GoogleHome则几乎不反对多用户功能。

我们坚信Amazon和Google对于通过声音辨识有所不同用户的技术很感兴趣。上周《时代周刊》的记者LisaEadicicco公布报导称之为，Amazon早已在为Alexa研发声纹识别技术，虽然这篇文章并没得出明确的时间线，也没解释这项技术否不会最后公布。

但我们从声纹识别领域的硬件和软件公司中获得的对系统显然，让这些语音掌控设备去辨识有所不同用户的声音比想象中要艰苦很多。对声音信号的切换遗失了部分信息当你和Echo对话时，他并会只是非常简单地把所有声音传输到云端。事实上，设备不会通过自带处理器辨识追随苏醒词Alexa的指令，然后将其传输到Amazon的服务器来理解。由于设备必须除去噪音，Echo，混响，使得它无法对听见的倾听者的身份展开辨识。

自带的处理器也可以展开减震的工作，通过算法增加环境中的噪声，Echo和混响，使得用户的声音更为引人注目。因此，Echo需要更容易检测到苏醒词和其他命令，即使声音就是指房间的另一端传到的，或者背景环境中有其他人在说出或电视收到的噪音。

那么问题就来了，“由于设备必须除去噪音，Echo，混响，使得它无法对听见的倾听者的身份展开辨识。”Conexant语音部门副总裁VineetGanju说。（Conexant为亚马逊获取用作Alexa语音助手的语音辨识软硬件解决方案）“一方面，设备需要从喧闹的背景声音中捕捉到用户的声音，”Ganju说道，“另一方面，用户声音的一些细节特征也因此遗失了，这使得对声音的更进一步辨识显得艰难。

”Sensory公司的CEOToddMozer也指出对Echo这样的远场语音设备来说，辨识谁在说出是很艰难的。Sensory公司为硬件厂商获取语音辨识解决方案，还包括识别有所不同的用户，但他们找到随着信号／噪声比例提升，设备的展现出随之变差。”减震和从噪声中分离出来语音的处置对于用户身份的辨识有十分大的影响，目前为止，市场上还没产品同时处置好用户身份辨识，远场语音和噪声处置。”Mozer说。

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