Uwierzytelnianie biometryczne, w przeciwieństwie do haseł lub uwierzytelniania opartego na tokenach, wykorzystuje unikalne cechy biologiczne do weryfikacji tożsamości danej osoby. Jest ono trudniejsze do sfałszowania i ogólnie wygodniejsze dla użytkowników, ponieważ nie muszą oni pamiętać haseł ani nosić przy sobie fizycznego tokena, który można łatwo zgubić lub ukraść. Autentyfikator jest częścią osoby.
Rozpoznawanie głosu (zwane również rozpoznawaniem mówcy lub uwierzytelnianiem głosowym) stosuje analizę głosu osoby w celu weryfikacji jej tożsamości. Drogi oddechowe i jamy tkanek miękkich, a także kształt i ruchy ust i szczęki wpływają na wzorce głosu, tworząc unikalny „wzór głosu”
Rozpoznawanie mowy jest rodzajem technologii rozpoznawania głosu. Nie jest to jednak to samo, co rozpoznawanie mowy, które jest technologią wykorzystywaną w aplikacjach typu „mowa-tekst” i wirtualnych asystentach, takich jak Siri czy Alexa. Rozpoznawanie mowy może nadać sens językowi werbalnemu, ale nie może zweryfikować tożsamości mówcy na podstawie jego lub jej unikalnych atrybutów wokalnych; biometria głosowa może to zrobić.
Metody rozpoznawania mówcy
Istnieją dwa główne podejścia do uwierzytelniania głosowego:
- Niezależne od tekstu: Uwierzytelnianie głosowe jest wykonywane przy użyciu dowolnego hasła mówionego lub innej treści mowy.
- Zależne od tekstu: Te same frazy hasła są używane podczas rejestrowania i do weryfikacji. Oznacza to, że osoba mówiąca nie może powiedzieć niczego, co chciałaby uwierzytelnić, ale zostanie poproszona o wypowiedzenie wcześniej ustalonej frazy. W statycznym uwierzytelnianiu głosowym zależnym od tekstu ta sama fraza jest używana do każdej weryfikacji. W przypadku dynamicznego uwierzytelniania głosowego zależnego od tekstu dla użytkownika generowane jest losowe hasło, takie jak sekwencja liczb. Ta zawartość musi również zostać zarejestrowana.
Rejestracja i weryfikacja
Próbka biometryczna głosu musi zostać przechwycona i zarejestrowana przy użyciu mikrofonu w celu utworzenia wzorca odniesienia do porównania z próbkami dla przyszłych prób uwierzytelniania. Następnie analizowane są unikalne cechy głosu, takie jak:
- Czas trwania
- Intensywność
- Dynamika
- Szczyt
Przypadki użycia uwierzytelniania głosowego
Podstawowym przypadkiem użycia uwierzytelniania głosowego jest uwierzytelnianie mobilne bez użycia rąk. Jest to idealne rozwiązanie dla telefonów komórkowych lub innych ustawień, w których rozpoznawanie twarzy, odcisków palców i innych form uwierzytelniania biometrycznego jest niewygodne, np. w samochodach.
Uwierzytelnianie głosowe jest również przydatne dla urządzeń rozpoznających mowę, takich jak Google Home lub Amazon’s Alexa. Wirtualni asystenci są coraz częściej wykorzystywani do składania zamówień i wykonywania innych funkcji, które zazwyczaj wymagają jakiejś formy uwierzytelnienia.
Rozpoznawanie mowy może również funkcjonować jako uwierzytelniacz podczas rozmów z obsługą klienta. Użytkownicy mogą uznać to za wygodniejsze i bezpieczniejsze niż udostępnianie informacji osobistych, takich jak prawo jazdy lub numer karty kredytowej w celu weryfikacji tożsamości.
Wady i zalety
Rozpoznawanie głosu ma kilka kluczowych zalet w porównaniu z innymi formami uwierzytelniania tożsamości:
- Szeroki dostęp do uwierzytelniania w telefonach komórkowych, biorąc pod uwagę, że wszystkie telefony mają mikrofony.
- Kosztowna integracja z innymi urządzeniami, takimi jak samochody i urządzenia domowe.
- Wygodna i znana dla większości użytkowników.
- Bezkontaktowa, a zatem mniej inwazyjna i bardziej higieniczna.
- Użyteczne w przypadkach użycia opartych na telefonie, takich jak obsługa klienta
Niektóre wady rozpoznawania głosu obejmują następujące elementy:
- Nie tak dokładne jak inne modalności biometryczne (np, rozpoznawanie twarzy).
- Wymaga wykrywania żywości w celu sprawdzenia, czy próbka pochodzi od żywego mówcy, a nie z nagrania.
- Hałas tła może wpływać na jakość próbki, a tym samym na wydajność dopasowania.
- Nie nadaje się idealnie do wszystkich środowisk (np, hałaśliwych lub publicznych).
Produkty firmy Aware do uwierzytelniania głosowego
Aware oferuje następujące produkty do biometrii głosowej:
- Nexa|Voice: Mobile voice authentication SDK.
- Knomi: Mobile biometric authentication framework.
Kliknij tutaj, aby dowiedzieć się więcej o portfolio produktów i usług Aware w zakresie biometrii głosowej.