目前，在許多場所，音頻監控的使用已經普及開來。

       音頻監控在公共場所(公園、校園、高速公路等)中使用已經非常廣泛。一套完整的音頻監控系統包括聲音采集部分、語音降噪處理部分、網絡錄音部分、語音對講部分、聲音智能分析部分。通過音頻監控的場景分析來判斷公共場景下的異常行為，這種技術是基于各類異常聲音在時域、頻域的特征，結合模式識別的分類方法可以對異常事件報警。

 

       國家在對一些特殊的場地，場合，要求有視頻必須有音頻同步。例如檢察院審訊同步錄音錄像系統、公安局預審系統、看守所監獄監管系統等。北京地鐵、首都機場等公共交通樞紐也要有音頻監控。在監獄里，音頻監控除了取證功能外，還可以起到預警作用，如發現“獄霸打架”。一般人說話的聲音強度大都在50分貝以內，傳播的距離在30米左右，當音量高過一定分貝就可以起到報警作用，為避免造成更大的傷害起到一定的作用。

 

       近年來，隨著視頻監控的普及，家庭、個人商鋪等的安防使用監控系統越來越多，而對于家庭來說，監控承擔了防盜，更成為家庭溝通交流的平臺，因此兼具音視頻功能的音頻監控設備是當前家庭監控的主流。具有音頻采集功能的家庭監控，在小偷進入家門時，還可以進行遠程喊話，起到預警作用。

       音頻與視頻的有效結合能有效提升監控質量，滿足更多現實的需求，對于提升安全系數、提高破案能力等都有很大幫助。而事實上，音視頻結合監控也給安防行業帶來新的發展方向。隨著數字網絡高清監控的發展和普及，尤其是近兩年來價格戰和行業洗牌，安防行業的高清視頻已經嚴重同質化了，而音頻領域，廠家沒有那么多，在技術與質量也還有很大的提升空間，是值得關注的方向。

        那么音頻監控如何融入到視頻監控中來呢?其實，和視頻監控一樣，音頻監控同樣面臨數字化智能化的變革。目前，在視頻監控領域智能分析是大家看好的方向，而海量的音頻數據同樣需要通過智能分析和判別才能更有意義，所以視頻監控廠商在發展音頻方向的同時， 同樣需要加強智能分析方面的能力，而不是停留在存儲和監聽的基本功能上。

       語音識別是大家比較熟悉的技術，目前在很多設備中都有應有。比如大家日常用的手機，語音識別技術使用已經較成熟。語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程把語音信號轉變為相應的文本或命令的高技術。語音識別技術經過幾十年的發展，基于深度學習的人工智能語音將得到大范圍的應用。

        聲紋識別屬于生物識別技術的一種，是一項根據語音波形中反映說話人生理和行為特征的語音參數，自動識別說話人身份的技術。與語音識別不同的是，聲紋識別利用的是語音信號中的說話人信息，而不考慮語音中的字詞意思，它強調說話人的個性，而語音識別的目的是識別出語音信號中的言語內容，并不考慮說話人是誰，它強調共性。

       音頻監控經過多年的發展，已經可以做到通過聲音的識別來判斷說話人的情緒、所處的環境等問題。而在音頻監控環節中，聲紋識別提供了重要的技術支撐。目前，聲紋識別的世界市場占有率15.8%，僅次于指紋和掌紋的生物特征識別，并有不斷上升的趨勢。

 

       人們經常借助聽覺來判斷發音物體的位置。例如，當你獨自行走時，突然聽到一個響聲，你會立刻判斷出這個聲音是什么聲音、對你有無威脅、它來自何方等等。確定聲音的方向和距離需要比較來自兩耳信息，雖然你會很快做判斷和反應，但聲音定位過程是聽覺系統復雜綜合的功能。而監控系統中的聲音定位則是通過強度差、時間差、因色差、相位差等來實現的。

 

       作為人們感知外界環境的一個重要通道，聽覺在視線障礙、不利光照條件等情況中可起到視覺無法替代的作用，是視覺的重要補充。相比于圖像數據，音頻信號往往可使用相對簡單的設備進行采集并且占用更少的存儲空間和處理時間。隨著當前移動平臺計算能力的不斷提高，出現了越來越多基于音頻的各類應用，所涉及的音頻處理算法一直是相關研究領域的重點。其中，提取、分析和有效利用音頻數據所攜帶的語義信息，對基于內容的多媒體檢索、摘要以及開發上下文自適應的應用等具有重要意義。音頻場景分析主要是為了分析、決策、預警所監聽環境下發生的異常行為。其核心技術是基于各類異常聲音在時域、頻域的特征，結合模式識別的分類方法對異常事件報警。