小编之前介绍过小鲸云呼产品，在解决企业微信、电话沟通、坐席通话、线下会见等销售场景的语音采集、语音识别分析，然后数据反馈给管理者作为销售赋能的产品，其中应用到的一个重要的技术就是声纹鉴别技术，为采集语音的盒子也被简称为声纹采集终端，今天的话就为大家简单的介绍一下声纹采集终端。
声纹采集终端是什么意思？这边举一个简单的例子，人在说话时，每个人的音色都是不同的，因为发声的部位、舌、喉、鼻腔等都存在差异，但是同一个人的话声纹是相同的，除了那些变异的，基本不会发生改变，所以要判断声音和区别声音是否是同一人，就用到了这个款声纹采集终端。
它主要实现则是特征提取的任务，是提取并选择对说话人的声纹具有可分性强、稳定性高等特性的声学或语言特征。与语音识别不同，声纹识别的特征必须是“个性化”特征，而说话人识别的特征对说话人来讲必须是“共性特征”。虽然大部分声纹识别系统用的都是声学层面的特征，但是表征一个人特点的特征应该是多层面的，包括：
(1)与人类的发音机制的解剖学结构有关的声学特征(如频谱、倒频谱、共振峰、基音、反射系数等等)、鼻音、带深呼吸音、沙哑音、笑声等；
(2) 受社会经济状况、受教育水平、出生地等影响的语义、修辞、发音、言语习惯等；
(3) 个人特点或受父母影响的韵律、节奏、速度、语调、音量等特征。
从利用数学方法可以建模的角度出发，声纹自动识别模型可以使用的特征包括：
(1)声学特征(倒频谱)；
(2)词法特征(说话人相关的词n-gram，音素n-gram)；
(3)韵律特征(利用n-gram描述的基音和能量“姿势”)；
(4)语种、方言和口音信息；
(5)通道信息(使用何种通道)；等等。
根据不同的任务需求，声纹识别还面临一个特征选择或特征选用的问题。例如，对“信道”信息，在刑侦应用上，希望不用，也就是说希望弱化信道对说话人识别的影响，因为我们希望不管说话人用什么信道系统它都可以辨认出来；而在银行交易上，希望用信道信息，即希望信道对说话人识别有较大影响，从而可以剔除录音、模仿等带来的影响。