"Мультимодальная система доступа с использованием голосовой биометрии"

МИХАИЛ ХИТРОВ,
генеральный директор компании «Центр речевых технологий»

Каждый из нас способен узнать своих родных и знакомых по походке, силуэту, прическе, иногда почерку, но в первую очередь, конечно, по голосу и лицу. Это никого не удивляет и кажется абсолютно естественным. В то же время большинство почему-то с недоверием относится к различным системам, которые обещают идентифицировать человека по характерным лишь для него признакам. Ведь мы же путаем иногда голоса по телефону, принимая незнакомца за кого-то из близких, так почему «машина» не может ошибиться? И как ей в таком случае доверять?

Прародительницей биометрических технологий считается биология: представители науки всегда пытались систематизировать и объяснить различные признаки и свойства особей, проявляющиеся во время экспериментов. В конце XIX в. ученые Фрэнсис Гальтон и Карл Пирсон, выявляя закономерности в наследственности людей, применили методы вариационной статистики при анализе их наследственных признаков, чем положили начало науке биометрии.

Сейчас биометрией принято считать технологию, с помощью которой можно идентифицировать личность, используя ее физиологические характеристики (отпечатки пальцев, форма ладони, сетчатка глаза, ДНК, голос).

До 2001 г. возможности биометрии применялись преимущественно спецслужбами для выявления преступников, защиты государственной тайны и сверхважной коммерческой информации.

Но после чреды террористических актов биометрические технологии, что называется, шагнули в массы. Уже никого не удивляет функция доступа к данным по отпечатку пальца, предлагаемая во многих моделях ноутбуков. Однако до сих пор специалисты по биометрии приводят примеры из фантастических фильмов, чтобы объяснить, каким образом можно использовать подобные технологии.

Между тем возможности биометрии многогранны: решения, созданные на ее основе, применяются в системах контроля и управления доступом, для организации доступа к личным кабинетам в веб, а также к персональной информации и мобильным терминалам.

В качестве идентификатора могут выступать лицо, ладонь, отпечаток пальца, радужная оболочка глаза или голос – все то, что ни один человек не может оставить дома или передать кому-то.

Голосовая биометрия

Речь – основное средство коммуникации для людей. Каждый человек использует голос для общения, причем как непосредственного, так и с помощью различных каналов связи (GSM, PSTN, VoIP). Запись же речи несет в себе массу информации не только о содержании сообщения, но и о личности говорящего. Именно поэтому речь, а точнее, фонетические ее образцы как биометрические характеристики эффективно используются в качестве улики в криминалистике с середины прошлого века.

Метод идентификации по голосу основывается на том, что у каждого индивидуума свой неповторимый голосовой рисунок, который зависит от его пола, физических особенностей строения голосовых связок и полости носа, формы рта, а также от таких характеристик, как частота и амплитуда. Точность биометрической идентификации по голосу соответствует 97 %.

Ключевыми можно считать следующие достоинства систем голосовой биометрии:

• при их внедрении нет необходимости в установке дополнительного оборудования как для передачи, так и для фиксации речи;

• характеризуются высокой скоростью поиска фонетического образца голоса в архиве образцов речи в режиме реального времени.

Разработанные компанией «Центр речевых технологий» (ЦРТ) программные решения для создания и ведения фоноучетов, а также осуществления автоматической идентификации по голосу основываются на таких методах исследования голоса и речи, для которых не имеют значение язык, акцент, используемый диалект, а также само содержание речи.

Процедура поиска (идентификации) интересующего «диктора» заключается в автоматическом попарном сравнении «голосовых моделей», в которых закодированы индивидуальные биометрические характеристики голоса и речи «дикторов». По результатам сравнения выводится ранжированный список фонограмм, содержащих с указанной вероятностью речь интересующих «дикторов».

Система автоматически выделяет биометрические признаки голоса и речи «дикторов» тремя независимыми методами и в соответствии с этим строит «модели голоса»:

• при применении спектрально-формантного метода на основе различных спектральных характеристик речевого сигнала, анализа поведения первых трех и/или четырех формант, биометрической информации о строении речевого тракта (см. рис);

• в случае использования метода основного тона на основе различных спектральных характеристик речевого сигнала, отражающих вибрации голоса, а также множества статистических и динамических параметров интонационного контура;

• при применении метода с использованием смесей гауссовых распределений производится выделение дикторозависимых биометрических признаков из речевого сигнала, их последующее моделирование и классификация по методу опорных векторов. Сравнение голосовых моделей может производиться двумя способами:

• с единственным шаблоном, соответствующим проверяемой личности – такая процедура называется верификацией или сравнением «один к одному». Результатом в этом случае обычно является число, отражающее вероятность того, что сравниваемые шаблоны принадлежат одному лицу;

• со всеми зарегистрированными шаблонами (без предварительного выбора шаблона и ввода номера или кода). В качестве результата возвращается список нескольких наиболее похожих шаблонов (с наибольшими вероятностями, полученными при сравнении).

Система биометрического распознавания речи встраивается в требуемые бизнес-процессы и за считанные секунды идентифицирует и верифицирует голос человека, информируя оператора о положительном или отрицательном результате сравнения.

Идентификация по голосу является бесконтактным, этически корректным методом получения биометрической информации. Взаимодействие с системой идентификации по голосу не вызывают у человека раздражения при снятии «образца» и в ходе дальнейшей процедуры. Кроме того, голос является единственно доступной биометрической характеристикой для распознавания личности по телефону.

Мультимодальная биометрия

В случае использования одного биометрического признака (одной биометрической модальности) для идентификации личности существует вероятность ошибки системы. Это связано с целым рядом причин:

• Качеством образца. Не все люди имеют определенные биометрические признаки. По различным данным, до 5 % населения не обладают отчетливыми отпечатками пальцев. В частности, пожилые люди имеют деформированные и стер-тые рисунки пальцев, а дети – несформировавшиеся. Все это также увеличивает вероятность получения ложного отказа при регистрации биометрических образцов в системе.

• Неправильным взаимодействием пользователя с биометрической системой в процессе регистрации. Выбор неправильной позы, выражение сильных эмоций на лице при фотографировании для образца повышают возможность возникновения ложного отказа при идентификации.

• Схожестью отдельных биометрических признаков (например, голосов или лиц) у различных людей, что приводит к увеличению межклассовой схожести. Это, в свою очередь, способствует появлению ошибок при идентификации личности.

• Погодными условиями.

Мультимодальные биометрические системы могут устранить многие ограничения унимодальных систем, поскольку при их использовании одни биометрические признаки компенсируют недостатки, присущие другим.

Мультимодальная система идентификации личности, разработанная ЦРТ, объединила голосовую и лицевую биометрию. В 2011 г. дочерняя компания «ЦРТ-Инновации» стала участником кластера информационных технологий инновационного центра «Сколково», где ведет работу над созданием мультимодальных биометрических систем, предназначенных для использования в сфере государственной и корпоративной безопасности, а также в области телекоммуникаций.

Совмещение голосовой и лицевой биометрии является естественным ходом развития биометрических технологий из-за широкого распространения соответствующих «бимодальных» устройств: сотовых телефонов, коммуникаторов, цифровых фото- и видеокамер, ноутбуков. Наличие таких бимодальных устройств значительно упрощает процесс получения биометрических образцов, процесс регистрации личности в биометрической системе, понижает стоимость самой системы и т. д.

Метод идентификации по лицу представляется также одним из наиболее социально допустимых биометрических методов. Эта технология достаточно легко интегрируется в другие существующие системы, так как фотографии являются основным идентификационным форматом для водительских прав, паспортов и иных удостоверений личности. Фото- или видеосъемка лица не представляется раздражающим процессом, потому что люди привыкли к постоянному присутствию видеокамер в офисах, торговых центрах и других общественных местах. Техника сканирования лица в биометрической индустрии занимает второе место после отпечатков пальцев

Коммерческое применение биометрических технологий в системах доступа

Современный человек вынужден помнить пароли от почтовых ящиков, интернет-магазинов, рабочего места (в среднем на каждого обывателя приходится четыре часто используемых символьных пароля, которые время от времени приходится менять, записывать где-то, снижая при этом надежность доступа к своим аккаунтам). Вход в офис, спортивный клуб, въезд на парковку ограничиваются картой/брелоком доступа. Это те артефакты и та информация, которые крайне нежелательно забыть или потерять.

Система автоматической биометрической аутентификации по голосу и/или лицу заменяет и дополняет традиционные системы доступа по карточкам, секретным словам и паролям в контакт-центрах, электронных банкингах, интеренет-магазинах и других отраслях бизнеса, где необходимо общение с клиентом как личное, так и с использованием каналов связи. Кроме того, система применима в офисах и на рабочих местах в целях снижения риска утечки и ограничения доступа к коммерческой информации.

Разработанная в ЦРТ система доступа на основе технологии автоматической идентификации личностей по голосу (см. табл.) и дополненная идентификацией по лицу может служить как самостоятельное решение, так и совместно с другими биометрическими модальностями и традиционными системами доступа.

Уникальность голосовой биометрии состоит в том, что это единственная биометрическая модальность, которая позволяет идентифицировать человека по телефону, что важно, например, при удаленном доступе к различным услугам, криминалистической идентификации, где единственным доказательством является запись телефонного разговора подозреваемого. Кроме того, голосовая идентификация не требует применения специализированного дорогостоящего оборудования, нужен только микрофон. При этом по уровню надежности голосовая биометрия не уступает, а по некоторым параметрам превосходит другие системы биометрической идентификации.

Биометрические системы доступа нашли применение в самых различных сферах деятельности:

• правоохранительной и судебной (экспертиза);

• таможенной;

• правительственной и военной;

• финансовой;

• туристической.

Основными задачами, которые решают биометрические системы доступа, являются:

• контроль доступа в системах информационной безопасности (государственные и правительственные учреждения, телебанкинг и автоматические call-центры);

• контроль физического доступа (в основном государственные и правительственные учреждения);

• усиление безопасности применения банковских карт (АТМ-киоски).

Использование технологий биометрической идентификации в системе доступа является важным аспектом для обеспечения безопасности на всех уровнях: в каналах связи, сети Интернет, при физическом доступе на объекты и в помещения. Биометрические решения оперируют неотъемлемыми характеристиками человека, существенно снижая угрозы осуществления мошеннических операций в финансовых компаниях, несанкционированного доступа в стратегически важные помещения, а также организации беспорядков на объектах массового скопления людей.

С развитием средств общения с клиентом открываются новые возможности для бизнеса, но в равной степени возрастает и риск мошенничества со стороны потребителей услуг и персонала. В случае создания базы голосов злоумышленников при автоматической аутентификации речи легко выявляются и пресекаются преступные намерения со стороны недобросовестных клиентов. Допустим, контактцентр банка или оператора связи в качестве идентификационной информации использует фамилию, имя, отчество, дату рождения и паспортные данные клиента – сведения, которые можно купить и найти в Интернете. Воспользовавшись полученными данными, любой может навредить клиенту компании – блокировать номер телефона, узнать баланс, подключить дополнительные услуги. Для пресечения подобных действий зачастую применяют секретное слово, которое также можно передать другому или узнать незаконно. В то время как использование технологий голосовой биометрии позволит не только определить, что голос не принадлежит пользователю услуг, но и сформировать базу голосов злоумышленников в целях пресечения повторения аналогичных действий с их стороны.

Решения с использованием голосовой биометрии особенно эффективны при внедрении в организациях с развитой сетью филиалов. Общая база биометрических данных сотрудников и пользователей услуг обеспечивает надежную защиту от действий мошенников, кражи пропусков и паролей и выполнения операций от чужого имени вне зависимости от того, обслуживаются ли клиенты в филиале организации, по телефону или через Интернет.

Применение биометрических технологий во внутренних и внешних процессах коммерческих компаний не только позволяет увеличить безопасность, сократив случаи мошенничества, повысить удобство общения с различными электронными автоматическими системами персонала и клиентов, но и сократить ТСО на обслуживание систем управления доступом.