WikiDer > Распознавание спикера

Speaker recognition

Распознавание спикера это идентификация человека по характеристикам голоса.[1] Он используется для ответа на вопрос «Кто говорит?» Период, термин распознавание голоса[2][3][4][5][6] можно ссылаться на распознавание говорящего или распознавание речи. Проверка динамика (также называется аутентификация динамика) контрастирует с идентификацией, и распознавание говорящего отличается от диаризация спикера (распознавая, когда говорит тот же говорящий).

Распознавание говорящего может упростить задачу перевода речи в системах, обученных определенным голосам, или его можно использовать для аутентификации или проверки личности говорящего в рамках процесса безопасности. Распознавание говорящего имеет историю, насчитывающую около четырех десятилетий по состоянию на 2019 год, и использует акустические особенности речи, которые, как было установлено, различаются у разных людей. Эти акустические модели отражают как анатомия и изучили модели поведения.

Проверка против идентификации

Есть два основных применения технологий и методологий распознавания говорящих. Если говорящий утверждает, что имеет определенную личность, и голос используется для проверки этого утверждения, это называется проверка или аутентификация. С другой стороны, идентификация - это задача определения личности неизвестного говорящего. В некотором смысле проверка говорящего - это совпадение 1: 1, где голос одного говорящего сопоставляется с определенным шаблоном, тогда как идентификация говорящего - это совпадение 1: N, где голос сравнивается с несколькими шаблонами.

С точки зрения безопасности идентификация отличается от проверки. Проверка динамика обычно используется в качестве «привратника» для обеспечения доступа к безопасной системе. Эти системы работают с ведома пользователей и обычно требуют их сотрудничества. Системы идентификации говорящего также могут быть реализованы скрытно без ведома пользователя, чтобы идентифицировать говорящих в дискуссии, предупреждать автоматизированные системы об изменениях говорящих, проверять, зарегистрирован ли пользователь в системе и т. Д.

В криминалистических приложениях обычно сначала выполняют процесс идентификации говорящего для создания списка «наилучших совпадений», а затем выполняют серию процессов проверки для определения окончательного совпадения. Работа по сопоставлению образцов от выступающего со списком лучших совпадений помогает выяснить, являются ли они одним и тем же человеком, исходя из количества сходств или различий. Обвинение и защита используют это в качестве доказательства, чтобы определить, действительно ли подозреваемый является преступником.[7]

Подготовка

Одна из первых технологий обучения для коммерциализации была внедрена в Миры чудесКукла Джули 1987 года. В тот момент независимость говорящего была намеченным прорывом, и системам требовался период обучения. В рекламе куклы 1987 года был слоган: «Наконец-то кукла, которая вас понимает». - несмотря на то, что это было описано как продукт, «который дети могут научить реагировать на свой голос».[8] Термин распознавание голоса даже десять лет спустя относился к независимости говорящего.[9][требуется разъяснение]

Варианты распознавания говорящего

Каждая система распознавания говорящего состоит из двух этапов: регистрации и проверки. Во время регистрации голос говорящего записывается, и обычно ряд функций извлекается для формирования голосового отпечатка, шаблона или модели. На этапе проверки образец речи или «высказывание» сравнивается с ранее созданным голосовым отпечатком. Для систем идентификации высказывание сравнивается с несколькими голосовыми отпечатками, чтобы определить наилучшее совпадение (а), в то время как системы проверки сравнивают высказывание с одиночным голосовым отпечатком. Из-за вовлеченного процесса проверка выполняется быстрее, чем идентификация.

Системы распознавания говорящих делятся на две категории: текстовые и независимые от текста.[10]

Зависит от текста:

Если текст должен быть одинаковым для регистрации и проверки, это называется текстозависимым распознаванием.[11] В системе, зависящей от текста, подсказки могут быть либо общими для всех говорящих (например, общая фраза-пароль), либо уникальными. Кроме того, использование общих секретов (например, паролей и ПИН-кодов) или информации, основанной на знаниях, может использоваться для создания многофакторная аутентификация сценарий.

Независимый от текста:

Системы, не зависящие от текста, чаще всего используются для идентификации говорящего, поскольку они практически не требуют сотрудничества со стороны говорящего. В этом случае текст при зачислении и тестировании отличается. Фактически, регистрация может происходить без ведома пользователя, как в случае со многими криминалистическими приложениями. Поскольку текстовые независимые технологии не сравнивают то, что было сказано при регистрации и проверке, приложения проверки, как правило, также используют распознавание речи чтобы определить, что говорит пользователь в момент аутентификации.

В текстовых независимых системах оба акустика и анализ речи используются техники.[12]

Технологии

Распознавание спикера - это распознавание образов проблема. Различные технологии, используемые для обработки и хранения голосовых отпечатков, включают: оценка частоты, скрытые марковские модели, Модели гауссовой смеси, сопоставление с образцом алгоритмы, нейронные сети, матричное представление, векторное квантование и деревья решений. Для сравнения высказываний с голосовыми отпечатками используются более простые методы, например косинусное подобие традиционно используются из-за их простоты и производительности. В некоторых системах также используются методы «анти-динамика», такие как когортные модели и мировые модели. Спектральные характеристики преимущественно используются для представления характеристик динамика.[13] Кодирование с линейным прогнозированием (LPC) - это кодирование речи метод, используемый для распознавания говорящего и проверка речи.[14]

Уровни окружающего шума может препятствовать сбору как исходных, так и последующих голосовых образцов. Алгоритмы шумоподавления могут использоваться для повышения точности, но неправильное применение может иметь противоположный эффект. Снижение производительности может быть результатом изменений поведенческих атрибутов голоса, а также регистрации с использованием одного телефона и проверки на другом телефоне. Интеграция с двухфакторная аутентификация продукции ожидается увеличение. Изменения голоса из-за старения могут со временем повлиять на производительность системы. Некоторые системы адаптируют модели динамиков после каждой успешной проверки, чтобы фиксировать такие долгосрочные изменения голоса, хотя ведутся споры по поводу общего воздействия на безопасность, вызванного автоматической адаптацией.

Правовые последствия

В связи с введением законодательства, подобного Общие правила защиты данных в Европейский Союз и Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей в Соединенных Штатах было много дискуссий об использовании распознавания говорящего на рабочем месте. В сентябре 2019 года ирландский разработчик распознавания речи Soapbox Labs предупредил о возможных юридических последствиях.[15]

Приложения

Первый международный патент был подан в 1983 году благодаря исследованиям в области телекоммуникаций в г. CSELT[16] (Италия) Микеле Кавацца и Альберто Чьярамелла в качестве основы как для будущих телекоммуникационных услуг для конечных потребителей, так и для улучшения методов шумоподавления в сети.

С 1996 по 1998 год технология распознавания говорящего использовалась в Пограничный переход Скоби-Коронах дать возможность зачисленным местным жителям не о чем заявлять, пересекать Граница между Канадой и США когда пункты досмотра были закрыты на ночь.[17] Система была разработана для США. Служба иммиграции и натурализации компанией «Голосовые стратегии» из Уоррена, штат Мичиган.[нужна цитата]

В мае 2013 года было объявлено, что Barclays Wealth заключалась в использовании пассивного распознавания говорящего для проверки личности телефонных клиентов в течение 30 секунд обычного разговора.[18] Используемая система была разработана компанией по распознаванию голоса. Нюанс (что в 2011 году приобрела компанию Локендо, дочерняя компания CSELT в области речевых технологий), компания, стоящая за Apple Siri технологии. Подтвержденный голосовой отпечаток должен был использоваться для идентификации вызывающих абонентов в систему, и в будущем система будет развернута по всей компании.

Подразделение частного банковского обслуживания Barclays было первой фирмой, предоставляющей финансовые услуги, которая применила голосовую биометрию в качестве основного средства аутентификации клиентов. колл-центры. 93% пользователей оценили систему на «9 из 10» за скорость, простоту использования и безопасность.[19]

Распознавание говорящего также может использоваться в уголовных расследованиях, таких как расследование казней 2014 года, среди прочего, Джеймс Фоули и Стивен Сотлофф.[20]

В феврале 2016 г. HSBC и его розничный интернет-банк Первый Директ объявила, что предложит 15 миллионам клиентов свое биометрическое банковское программное обеспечение для доступа к онлайн-счетам и телефонным счетам с помощью отпечатка пальца или голоса.[21]

Смотрите также

Списки

Примечания

  1. ^ Поддар, Арнаб; Сахидулла, штат Мэриленд; Саха, Гоутам (март 2018 г.). «Подтверждение оратора с помощью коротких высказываний: обзор проблем, тенденций и возможностей». IET Биометрия. 7 (2): 91–101. Дои:10.1049 / iet-bmt.2017.0065.
  2. ^ Поллак, Пикетт, Сумби (1974). Экспериментальная фонетика. Информационная корпорация MSS. С. 251–258. ISBN 978-0-8422-5149-5.CS1 maint: несколько имен: список авторов (ссылка на сайт)
  3. ^ Ван Ланкер и Крейман (3 июля 1984 г.). «Распознавание знакомого голоса: шаблоны и параметры. Часть I: Распознавание обратных голосов» (PDF). Журнал фонетики. стр. 19–38. Получено 21 февраля, 2012.
  4. ^ «Британское английское определение распознавания голоса». Macmillan Publishers Limited. Получено 21 февраля, 2012.
  5. ^ "распознавание голоса, определение". WebFinance, Inc. Получено 21 февраля, 2012.
  6. ^ "Linux Gazette 114". Linux Gazette. Получено 21 февраля, 2012.
  7. ^ Роза, Фил; Осанай, Такаши; Киношита, Юко (декабрь 2003 г.). «Сила судебных доказательств идентификации говорящего: сегментная дискриминация на основе формант и кепстра с множеством говорящих с байесовским отношением правдоподобия в качестве порога». Международный журнал речи, языка и права - судебная лингвистика. 10 (2): 179–202. Дои:10.1558 / sll.2003.10.2.179. ISSN 1350-1771.
  8. ^ Мелани Пинола (2 ноября 2011 г.). «Распознавание речи на протяжении десятилетий: как мы закончили с Siri». Компьютерный мир.
  9. ^ «Распознавание голоса для облегчения бронирования путешествий: новости деловых поездок». BusinessTravelNews.com. 3 марта 1997 г. Самыми ранними приложениями программного обеспечения для распознавания речи были диктовки ... Четыре месяца назад IBM представила "продукт для непрерывной диктовки", разработанный для ... дебютировавшего на выставке Национальной ассоциации деловых поездок в 1994 году.
  10. ^ «Проверка докладчика: текстовая и независимая от текста». microsoft.com. 20 августа 2006 г. текстозависимый и независимый от текста динамик .. одинаковая частота ошибок и обнаружение ..
  11. ^ М. Хеберт (2008). «Распознавание говорящего по тексту». Справочник Springer по обработке речи. Справочники Springer. С. 743–762. Дои:10.1007/978-3-540-49127-9_37. ISBN 978-3-540-49125-5. задача .. проверка или идентификация
  12. ^ Лиза Майерс (19 апреля 2004 г.). «Исследование голосовой биометрии».
  13. ^ Sahidullah, Md .; Киннунен, Томи (март 2016 г.). «Особенности локальной спектральной изменчивости для проверки говорящего». Цифровая обработка сигналов. 50: 1–11. Дои:10.1016 / j.dsp.2015.10.011.
  14. ^ Гупта, Шипра (май 2016 г.). «Применение MFCC в распознавании независимого говорящего по тексту» (PDF). Международный журнал перспективных исследований в области компьютерных наук и программной инженерии. 6 (5): 805–810 (806). ISSN 2277-128X. Получено 18 октября, 2019.
  15. ^ «Эксперт по распознаванию речи выражает обеспокоенность по поводу голосовых технологий на рабочем месте». Independent.ie. Получено 30 сентября, 2019.
  16. ^ US4752958 A, Микеле Кавацца, Альберто Чьярамелла, «Устройство для проверки говорящего» http://www.google.com/patents/US4752958?hl=it&cl=en
  17. ^ Мейер, Барб (12 июня 1996 г.). «Автоматизированный пограничный переход». Репортаж на телевидении. Meyer Television News.
  18. ^ Международный банкинг (27 декабря 2013 г.). «Голосовые биометрические технологии в банковской сфере | Barclays». Wealth.barclays.com. Получено 21 февраля, 2016.
  19. ^ Мэтт Уорман (8 мая 2013 г.). «Попрощайтесь с булавкой: в Barclays Wealth на смену приходит распознавание голоса». Получено 5 июня, 2013.
  20. ^ Юэн МакАскилл. «Убил ли 'Джихади Джон' Стивена Сотлоффа? | СМИ». Хранитель. Получено 21 февраля, 2016.
  21. ^ Юлия Коллеве (19 февраля 2016 г.). «HSBC внедряет безопасность голосовой связи и Touch ID для клиентов банка | Бизнес». Хранитель. Получено 21 февраля, 2016.

Рекомендации

внешняя ссылка

Программного обеспечения