Голосовое биометрическое решение нацелено на аутентификацию

Достижения в области искусственного интеллекта теперь обеспечивают достаточную точность голосовой биометрии, чтобы ее можно было использовать не только для идентификации и персонализации, но и для таких приложений, как аутентификация платежей. Новое решение от Synaptics и ID R&D предлагает голосовую биометрию на основе искусственного интеллекта и алгоритмы защиты от спуфинга, которые могут работать на Synaptics SoC на периферийном устройстве. В частности, программное обеспечение оптимизировано для нейронного процессора (NPU) в серии VS600 от Synaptics для устройств умного дома, таких как телевизионные приставки (STB), интеллектуальные колонки и системы безопасности.

Synaptics продает свои SoC с поддержкой ИИ в продукты для умного дома, которые должны обрабатывать потоковое видео, аудио и изображения. Типичным вариантом использования может быть STB, включающая, например, камеры для видеоконференцсвязи.

Голосовая биометрия теперь достаточно точна для аутентификации платежей на устройствах умного дома

«Что общего в приложении для телевизионных приставок и со временем становится все более распространенным, так это возможность использовать голос в качестве интерфейса», - сказал EE Times вице-президент по маркетингу Synaptics Винит Ганджу. . «Пульт дистанционного управления может иметь голосовое управление, чтобы вы могли разговаривать с ним для навигации по своей учетной записи Netflix и поиска фильмов… голос как интерфейс почти становится стандартом в этих приложениях».

Когда на приставке работает Netflix, первое, что нужно сделать пользователям, - это выбрать, чей профиль использовать. С помощью голосовой биометрии STB сразу узнает, кто наблюдает, исключая шаг от процесса.

«Например, с контентом с оплатой за просмотр вы можете не только выполнять голосовой поиск и находить определенные фильмы, которые, возможно, не являются частью вашей подписки, но и готовы платить 5 долларов за просмотр», - сказал Ганджу. «Тогда [операторы] хотят иметь возможность немедленно пройти аутентификацию и предложить вам купить этот фильм на месте. Они видят в этом огромное сокращение трений, помогая пользователям не только находить персонализированный для них контент, но и иметь возможность платить за этот контент и иметь возможность его смотреть ».

Регистрация на устройстве

Биометрический ИИ ID R&D извлекает из голоса более 400 характеристик, включая комбинации параметров, связанных с частотой / высотой звука и другими вещами, такими как произношение и акценты.

"Это не ограничивается тем, чем были некоторые из предыдущих поколений голосовой биометрии", - сказал EE Times старший вице-президент по продажам ID R&D Джон Эмейн. , добавив, что только в последний год или около того биометрия голоса AI достигла точности, необходимой для таких приложений, как аутентификация платежей.

Алгоритм учится распознавать голос пользователя с помощью процесса, называемого «регистрация», во время которого пользователь повторяет фразу три раза. Можно использовать любую фразу, и она работает на любом языке "из коробки". Регистрация обрабатывается на пограничном устройстве.

Алгоритм искусственного интеллекта ID R&D может идентифицировать зарегистрированных пользователей с ложным показателем принятия ниже 1 из 10 000, что Amein сравнивает с вероятностью того, что кто-то угадывает ваш PIN-код. Уровень ложного отклонения - частота ошибочного отклонения голоса зарегистрированного пользователя - близка к 5%. А коэффициент принятия спуфинга (SAR) для атак спуфинга, таких как записи голоса пользователя, воспроизводимого в системе, лучше 7%, что является стандартным пределом для биометрической разблокировки устройств Android.

«Между показателем ложного принятия биометрических данных, равным 1 из 10 000, и уровнем защиты от спуфинга, превышающим 7%, требуемым стандартом Android, мы действительно достигаем обеих вещей, которые необходимы для принятия голосовой биометрии. как достаточно безопасный для авторизации платежа », - сказал Амейн.

Антиспуфинг

Технология защиты от спуфинга ID R&D также опирается на искусственный интеллект.

«Разговорный голос имеет полосу пропускания до 3500 Гц, и мы производим выборку с гораздо большей частотой, чем это», - сказал Амейн. «Итак, мы слышим частоты выше, чем разговорный голос. В этих более высоких диапазонах мы прислушиваемся к различным характеристикам ».

Человеческий голос, создаваемый при разговоре через наш трубчатый речевой тракт, производит характерные частоты, которые сильно отличаются от звуков, производимых вибрацией плоской поверхности, например, в громкоговорителе. Это один из элементов, которые использует ИИ для защиты от спуфинга, чтобы отличить живой голос от записи.

«Мы также можем обнаруживать синтезированные голоса, например, в приложениях преобразования текста в речь», - сказал Амейн. «Многие из них не так хороши, но они становятся все более и более реалистичными. И в этом сценарии все еще есть аномалии в сигнале - в некоторых случаях он слишком идеален, или будут только переходы или разность фаз, которые ухо не может слышать, но [AI] может ».

Блок нейронной обработки

SoC Synaptics серии VS600 оснащены нейронным процессором (NPU); NPU VS680 предлагает 6,75 TOPS, в то время как недавно анонсированный VS640 предлагает 1 TOPS и нацелен на «более широкую стоимость, производительность и точки питания», - сказал Винит Ганджу из Synaptics. По его словам, NPU любой из сторон имеет «более чем достаточно» вычислительных ресурсов для одновременного запуска алгоритмов голосовой биометрии ID R&D и защиты от спуфинга. NPU смог ускорить ввод голосовых биометрических данных в 10 раз по сравнению с использованием центрального процессора микросхемы, загрузка которого снизилась в 3 раза.

Synaptics предоставляет набор инструментов, позволяющий таким компаниям, как ID R&D, оптимизировать свои технологии для NPU, и хотя ID R&D является первым партнером Synaptics в этом отношении, компания в будущем будет работать с большим количеством партнеров для приложений, не связанных с голосовой биометрией.

«Основываясь на наших обсуждениях с компаниями, занимающимися распознаванием речи, мы действительно можем создать на устройстве механизм распознавания речи с полным словарным запасом английского языка, в пределах возможностей NPU в 1 TOPS», - сказал Ганджу. «Таким образом, у вас может быть полностью автономный продукт с точки зрения распознавания речи… например, для продуктов, где пользователи не подключают его к своей сети Wi-Fi сразу, встроенное распознавание речи может помочь им получить хорошее« из коробки »даже раньше. это связано ».

Первая сборка программного обеспечения от ID R&D будет доступна в наборах для разработки VS600 Synaptics в конце этого месяца.

>> Эта статья была первоначально опубликована на наш дочерний сайт EE Times.