声音会被模仿,声纹还可靠吗

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  声纹识别目前已被用于累积银行 声音会被模仿,声纹还可靠吗

  配音演员模仿当时人的声音,嘴笨 听觉上之类于,但也无法模仿说话者最本质的形状。从声纹形状分析上还是会有差异。

  继“刷脸”然后 声纹识别也已进入大伙的生活。近日,平安科技和金融壹账通联合项目组与广发银行敲定了声纹核身项目,将在银行预防欺诈、提供优质服务方面发挥作用。此前,市场监管总局、人民银行两部委发文,决定将支付技术产品认证扩展为金融科技产品认证,并选着了《金融科技产品认证目录(第一批)》,该认证目录中也包括声纹识别系统。

  这麼 ,哪几种是声纹?它会被模仿意味着识别设备误判吗?

  频谱、韵律、语言形状均有差异 声纹具有唯一性和独形状

  声纹是生物识别形状的这些 ,是在说话人发声时提取出来的,可不上能 作为说话人的表征和标识,能与当时人相互区别的语音形状,以及基于哪几种形状或参数所建立的语音模型的总称。声纹识别又称为说话人识别,是从说话人发出的声音频谱图中提取身份形状信息和声纹形状,再把声信号转再加电信号,用计算机通过相关算法进行比对识别的技术。

  清华大学信息技术研究院教授郑方说,语音信号好的反义词被形容为“形简意丰”,是肯能声音含高晒 内容、身份、感情说说、年龄及健康具体情况等富于的信息。再再加人类语言的产生要经过人体语言中枢与发音器官间错综复杂的生理物理过程,理论上说,每当时人说话时的短时频谱、声源、时序动态、韵律、语言学形状等只有差异。或者 ,声纹就像指纹一样具有唯一性和独形状。

  与人脸、指纹和虹膜识别相比,声纹识别有着诸多优势,比如声纹语料整理法律方式自然,无须进行眨眼、摆动脸部等特定动作,不受光线或隐私等特定场景的约束,大伙接受度更高;声纹识别可不上能 随机改变朗读内容,即便曾在网上或一些地方留下语音信息,要是 易被一键复制或盗用。“被识别人不只有近距离接触识别设备,声纹可不上能 通过电话、APP等渠道传达语音到后台进行识别,或者 可不上能 在用户语音对话过程中自动完成识别,使用成本低或者 方便快捷。”平安科技声纹领域专家告诉科技日报记者。

  听起来之类于不等于声纹之类于 声纹识别准确率已超过99%

  登录手机银行APP,开启声纹验证,用户假如准确说出随机动态码,系统录制语音信息、验证声纹及随机动态码后,就能进行转账、支付等交易……目前,声纹识别肯能在累积银行始于了了使用了。

  不过,生活中声音之类于的人有要是 ,一些配音演员还可不上能 模仿他人的声音,用声纹作为金融产品认证会无需很不安全?对此,平安科技声纹专家解释说,总体来说,声纹是稳定的生物形状。除了人一生中的一些年龄段如少年变声期,声纹肯能会有所变化,大多数具体情况下声纹形状是稳定的。

  肯能每当时人在说话时使用的发声器官,如舌头、牙齿、口腔、声带、肺、鼻腔等在尺寸和形状方面有所差异,以及年龄、性格、语言习惯等多种意味着,在发音时千姿百态,意味着哪几种器官每当时人发出的声音必然有着本人的特点。一阵一阵是,每当时人在说话过程中所含高 的个性形状,如发音习惯等几乎是独一无二的,就算被模仿,也改变不了说话者最本质的形状。

  “或者 ,配音演员模仿当时人的声音,嘴笨 听觉上之类于,但也无法模仿说话者最本质的形状。从声纹形状分析上还是会有差异,是可不上能 区别开来的。”

  根据测算结果,公安部发布《GA/T 1179-2014安防声纹确认应用算法技术要求和测试法律方式》标准,声纹科技产品法律方式该标准进行数据整理。目前,用户肯能按照然后指定的文本读出内容,声纹识别准确率已达99.8%;如不照读然后指定的文本内容而随意发声,声纹识别准确率无需 达到99.1%。“嘴笨 准确率不低,但还是处于误判的肯能,在设计使用场景和流程时,只有考虑到声纹识别无须30%准确率的现实。”平安科技声纹专家说,声纹作为金融产品的认证,只有看具体场景。对于辅助核实身份、名单识别、防欺诈、声纹锁登录等场景使用是共要的;但在大额支付类的场景中,肯能将声纹作为唯一的认证手段,就只有充分评估风险。

  目前,除了金融领域外,声纹正在进入公共安全、智能家居、智慧教育教育、智能社区等行业,并根据不同应用场景的特点进行针对性开发。如冒领养老金的事件时有处于,肯能要求高龄老人只有亲临现场验明正身无需 领取养老金,又会非常不便。声纹确认技术具有远程操控属性,社保局通过预装声纹身份认证系统,就可对领养老金者开展远程身份认证,实现“信息多跑路,群众少跑腿”。目前,贵州省黔东南州等地正在开展相关试点。(记者 李禾)

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  声纹识别技术发展“三步走”

  以语音作为身份认证的手段,最早可追溯到17世纪30年代英国查尔斯一世之死的案件审判中。1966年,美国法院第一次采用声纹进行取证。随着研究手段和计算机技术的不断进步,声纹识别逐步由单纯的人耳听辨,转向基于计算机的自动识别。

  声纹识别技术发展大致可不上能 分为一个阶段:第一阶段,基于模板匹配的法律方式。像人脸一样,声纹要先做注册,再做验证,注册时说的内容要和验证时是一样的。比如注册时说了“密码”二字,验证时也只有说“密码”,这共要验证时被限制了,要是 比较这另一个声音像不像;第二阶段,30年始于了了的基于概率模型研究。如有的人说话快,有的人说话慢,声音是有时间长度的,要把可变长度的向量变成物理程度,这是基于高斯模型概率统计的,这时的声纹识别准确性会受到噪声、干扰等影响;第三阶段,2012年左右始于了了,深度图学习给人工智能发展带来了巨大的影响,同样也快速推动了声纹识别的发展。

[ 责编:袁晴 ]

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