7.1概述
第3 章～第6 章介绍了声纹技术的主要应用，包括声纹识别、声纹分割聚类，以及基于声纹的语音识别、语音合成、语音检测、人声分离等。这些应用很多都经历过数年甚至数十年的发展，已经变得十分成熟，并且被部署到了许多商业级别的系统、产品及服务中。
本章将眼光投向更长远的未来。首先，讨论现有声纹技术所面临的诸多挑战。然后，探讨未来的声纹系统如何解决其对数据的海量需求，并介绍一些声纹领域新兴的研究方向。在这些研究方向中，包含了目前还不够成熟，但可能会在未来得到普及的应用。
7.2声纹技术的挑战
7.2.1对信道变化的鲁棒性
从事过声纹领域研究的人员大概都会有这样的经历，在某一类数据集上，我们可以训练出准确率很不错的模型，但是一旦该模型被用于实际应用，就会发现准确率远远达不到预期。例如，如果用LibriSpeech 数据集[97]训练我们的声纹识别模型，即使该模型可以在LibriSpeech 的测试集上达到非常高的准确率，一旦将该模型用于电话语音或网络视频语音的声纹识别，其准确率便会大幅下降。
造成这一现象的原因，在于实际应用中，我们将面对更复杂的信道，导致应用场景与训练数据之间的信道不匹配[26]。而声纹技术所面临的一大挑战，便是其对于信道变化的鲁棒性（robustness）。造成信道不匹配的原因可能有很多种，笔者列举一些最常见的原因：
（1）环境噪声的影响。在不同的应用场景中，可能存在不同类别的环境噪声。例如在交通工具上，可能存在汽车引擎的声音；在人群聚集的场所，可
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