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白银新闻网 多头头寸 声纹识别已用于部分银行:声音能模仿 声纹还可靠吗 琴帝全文阅读 神级人生

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发表于 2019-12-3 02:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
这是写在帖子头部的内容
声纹识别已用于部分银行:声音能模仿 声纹还可靠吗  热点新闻
继“刷脸”以后,声纹识别也已进入我们的保存。克日,平安科技和金融壹账通团结项目组与广发银行签订了声纹核身项目,将在银行防御敲诈、供给优良办事方面发挥感化。此前,市场监管总局、群众银行潦诳委发文,决议将支出技术产物认证扩大为金融科技产物认证,并肯定了《金融科技产物认证目录(第一批)》,该认证目录中也包含声纹识别系统。
那末,什么是声纹?它会被模拟致使识别装备误判吗?
频谱、韵律、说话特征均有不同
声纹具有唯一性和怪同性
声纹是生物识别特征的一种,是在说话人发声时提取出来的,可以作为说话人的表征和标识,能与其他人相互区此外语音特征,以及基于这些特征或参数所建立的语音模子的总称。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特征信息和声纹特征,再把声信号转换成电信号,用盘算机经过相关算法举行比对识此外技术。
清华大学信息技术研讨院教授郑方说,语音信号之所以被描述为“形简意丰”,是由于声音包含有内容、身份、情感、年龄及健康状态等丰富的信息。再加上人类说话的发生要经过人体说话中枢与发音器官间复杂的心理物理进程,理论上说,每小我说话时的短时频谱、声源、时序静态、韵律、说话学特征等都有不同。是以,声纹就像指纹一样具有唯一性和怪同性。
与人脸、指纹和虹膜识别相比,声纹识别有着诸多上风,比如声纹语料收集方式自然,不必举行眨眼、摆动面部等特定行动,不受光芒或隐私等特定场景的约束,人们担任度更高;声纹辨认可以随机改变朗诵内容,即使曾在网上或其他地方留下语音信息,也不易被复制或盗用!氨皇端瞬槐匾涓舯晔侗鹱氨,声纹可以经过电啊PP等渠道转达语音到背景举行识别,而且可以在用户语音对话进程中自动完成识别,操纵本钱低而且方便快速!逼桨部萍忌品段ё腋嫠呖萍既毡钦。
听起来类似不即是声纹类似
声纹识别切确率已横跨99%
登录手机银行APP,开启声纹考证,用户只要切确说出随灵活态码,系统录制语音信息、考证声纹及随灵活态码后,就能举行转账、支出等买卖营业……现在,声纹识别已经在部分银行起头操纵了。
不外,保存中声音类似的人有很多,有些配音演员还可以模拟他人的声音,用声纹作为金融产物认证会不会很不服安?对此,平安科技声纹专家表白说,整体来说,声纹是安定的生物特征。除了人平生中的某些年龄段如少年变声期,声纹大要会有所变化,大大都情况下声纹特征是安定的。
由于每小我在说话时操纵的发声器官,如舌头、牙齿、口腔、声带、肺、鼻腔等在尺寸和形状方面有所不同,以及年龄、性情、说话风尚等多种原因起因,在发音时绰约多姿,致使这些器官每小我发出的声音必定有着各自的特点。出格是,每小我在说话进程中所包含的本性特征,如发音风尚等几乎是唯一无二的,就算被模拟,也改变不了说话者最本质的特征。
“是以,配音演员模拟其他人的声音,固然听觉上类似,但也没法模拟说话者最本质的特征。从声纹特征分析上照旧会有不同,是可以区分开来的!
按照测算结果,公安部公布《GA/T 1179-2014安防声纹确认利用算法技术要求和测试方式》标准,声纹科技产物根据该标准举行数据采集。现在,用户假如依照事前指定的文本读出内容,声纹识别切确率已达99.8%;如不照读事前指定的文本内容而随意发声,声纹识别切确率也能到达99.1%!肮倘磺腥仿什坏,但照旧存在误判的大要,在筹划操纵场景和流程时,必要考虑到声纹识别并非100%切确率的现实!逼桨部萍忌谱宜,声纹作为金融产物的认证,必要看具体场景。对于帮助核实身份、名单识别、防敲诈、声纹锁登录等场景操纵是合适的;但在大额支出类的场景中,假如将声纹作为唯一的认证本事,就必要充实评价风险。
现在,除了金融范围外,声纹正在进入公共平安、智能家居、聪明教导、智能社区等行业,并按照不同利用处景的特点举行针对性开辟。如冒领养老金的变乱时有发生,假如要求高龄老人必须亲临现场验明正身才华支付养老金,又会很是未便。声纹确认技术具有远程操控属性,社保局经过预装声纹身份认证系统,便可对领养老金者展开远程身份认证,实现“信息多跑路,大众少跑腿”。现在,贵州省黔东南州等地正在展开相关试点。
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声纹识别技术成长“三步走”
以语音作为身份认证的本事,最早可追溯到17世纪60年月英国查尔斯一世之死的案件审判中。1966年,美公法院第一次采取声纹举行取证。随着研讨本事和盘算机技术的不停进步,声纹识别渐渐由纯真的人耳听辨,转向基于盘算机的自动识别。
声纹识别技术成长大略可以分为3个阶段:第一阶段,基于模板婚配的方式。像人脸一样,声纹要先做注册,再做考证,注册时说的内容要和考证时是一样的。比如注册时说了“密码”二字,考证时也必须说“密码”,这相当于考证时被限制了,只是比力这两个声音像不像;第二阶段,2000年起头的基于几率模子研讨。若有的人说话快,有的人说话慢,声音是偶然间长度的,要把可变长度的向量酿成物理水平,这是基于高斯模子几率统计的,这时的声纹识别切确性会遭到噪声、干扰等影响;第三阶段,2012年左右起头,深度进修给野生智能成长带来了庞大的影响,一样也快速鞭策了声纹识此外成长。
(根源:科技日报)

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