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手机建设银行开通声纹登不上去了(建行手机银行登录声音怎么关)

admin 12-04 08:59 372次浏览

“刷脸”之后,声纹识别也进入了我们的生活。近日,平安科技金融一户通联合项目组与广发银行签署声纹验证项目,将在防范欺诈、提供优质服务方面发挥作用。此前,市场监管总局和中国人民银行发文,决定将支付技术产品认证扩展至金融技术产品认证,并确定了《金融科技产品认证目录(第一批)》,其中也包括声纹识别系统。

那么,什么是声纹?会不会被模仿导致识别设备误判?

频谱、节奏、语言特征都有差异。

声纹是独特的,独一无二的。

声纹是说话人说话时提取的一种生物特征。它可以用作说话人的表征和识别,可以将其与其他人区分开来的语音特征,以及基于这些特征或参数的语音模型的通称。声纹识别又称说话人识别,是从说话人发出的语音频谱中提取身份信息和声纹特征,然后将语音信号转换为电信号,由计算机通过相关算法进行比较识别的技术。

可靠的蜜粉清华大学信息技术学院教授表示,之所以将语音信号描述为“形态简单、意义丰富”,是因为语音中包含了丰富的内容、身份、情感、年龄、健康状况等信息。此外,人类语言的产生还必须经过人类语言中枢和发音器官之间复杂的生理和物理过程。理论上讲,每个人说话时在短时频谱、声源、时间动态、节奏、语言特征等方面都存在差异。所以,声纹就像指纹一样,是独一无二的,独一无二的。

相比人脸、指纹、虹膜识别,声纹识别有很多优势,比如采集声纹语料库的方式自然,不需要眨眼、摆脸等特定动作,不受光线或隐私等特定场景的约束,让人更容易接受;声纹识别可以随机改变朗读的内容,即使语音信息已经留在互联网或其他地方,也不容易被复制或窃取。“被识别人不需要与识别装置近距离接触,声纹可以通过电话、APP等渠道将语音传递到后台进行识别,在用户语音对话时自动完成识别,成本低,方便快捷。”平安科技领域声纹专家告诉科技日报记者。

声音相似并不意味着声纹相似。

声纹识别准确率已超过99%。

登录手机银行APP,开启声纹验证。只要用户准确说出随机动态码,系统就可以记录语音信息,验证声纹和随机动态码,然后进行转账、支付等交易.目前,声纹识别已经在一些银行得到应用。

但是生活中有很多声音相似的人,有些配音演员可以模仿别人的声音。用声纹做金融产品认证不安全吗?对此,平安科技声纹专家解释称,总体而言,声纹是一个稳定的生物特征。除了一个人一生中的某些年龄段,比如少年变声期,声纹可能会发生变化,大多数情况下声纹特征是稳定的。

因为每个人说话时所使用的发声器官,如舌、牙、口、声带、肺、鼻腔等,在大小和形状上存在差异。以及年龄、性格、语言习惯等各种原因。每个人在这些器官中发出的声音一定有自己的特点。特别是每个人说话过程中所包含的个人特征,比如发音习惯,几乎是独一无二的,即使被模仿,也无法改变说话人最本质的特征。

“因此,配音演员模仿别人的声音。虽然他们在听觉上相似,但他们不能模仿说话者最本质的特征。声纹特征分析还是会有差异,可以区分。”

根据计算结果,公安部发布了《GA/T 1179-2014安防声纹确认应用算法技术要求和测试方法》标准,根据该标准声纹技术产品收集数据。目前,如果用户按照预先指定的文本阅读内容,声纹识别的准确率已经达到99.8%。如果不阅读预先指定的文本内容,畅所欲言,声纹识别的准确率也能达到99.1%。“虽然准确率不低,但还是有误判的可能。在设计使用场景和流程时,我们需要考虑声纹识别并非100%准确的现实。”平安声纹专家表示,声纹作为金融产品的认证,需要看具体场景。适用于辅助验证身份、名单识别、反欺诈、声纹锁定登录等场景。但在大额支付场景下,如果使用声纹作为唯一的认证方式,需要充分评估风险。

目前,除了金融领域,声纹正在进入公共安全、智能家居、智慧教育、无线城市等行业,针对不同应用场景的特点进行针对性开发。比如养老金被冒用的情况时有发生,如果要求老人到现场核实身体状况后才能领取养老金,会非常不方便。声纹确认技术具有远程控制的特性。通过预装声纹身份认证系统,社保局可以对养老金领取者进行远程身份认证,实现“多信息跑路,少为群众跑腿”。目前,相关试点正在黔东南等地开展。

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声纹识别技术发展的“三步曲”

语音作为身份认证的一种手段,可以追溯到20世纪60年代英国对查理一世之死的审判。1966年,美国法院首次采用声纹取证。随着研究方法和计算机技术的不断进步,声纹识别逐渐从简单的人耳识别转变为基于计算机的自动识别。

声纹识别技术的发展大致可以分为三个阶段:第一阶段是基于模板匹配。和人脸一样,声纹要先注册,再验证,注册的内容要和验证的内容一样。比如注册的时候说“密码”,验证的时候也必须说“密码”,相当于验证的时候被限制,只是比较两个声音。第二阶段,基于概率模型的研究始于2000年。如果有的人说得快,有的人说得慢,声音有时间长度,就要把变长向量变成物理度,这是基于高斯模型的概率统计。此时,声纹识别的准确性会受到噪声、干扰等的影响。第三阶段,从2012年前后开始,深度学习给人工智能的发展带来了巨大的影响,也迅速推动了声纹识别的发展。

(来源:科技日报)

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