Человека всегда привлекала идея управлять машиной естественным языком. Возможно, это отчасти связано с желанием человека быть НАД машиной. Так сказать, чувствовать свое превосходство. Но основной посыл - это упрощение взаимодействия человека с искусственным интеллектом. Управление голосом в Linux с переменным успехом реализуется без малого уже четверть века. Давай разберемся в вопросе и попробуем сблизиться с нашей ОС настолько, насколько это только возможно.

Суть дела

Системы работы с человеческим голосом для Linux существуют давно, и их великое множество. Но не все они корректно обрабатывают русскую речь. Некоторые и вовсе заброшены разработчиками. В первой части нашего обзора мы поговорим непосредственно о системах распознавания речи и голосовых ассистентах, а во второй - рассмотрим конкретные примеры их использования на Linux-десктопе.

Следует различать собственно системы распознавания речи (перевод речи в текст или в команды), такие как, например, CMU Sphinx, Julius, а также приложения на основе этих двух движков, и голосовые ассистенты, ставшие популярными с развитием смартфонов и планшетов. Это, скорее, побочный продукт систем распознавания речи, дальнейшее их развитие и воплощение всех удачных идей распознавания голоса, применение их на практике. Для Linux-десктопов таких пока мало.

Надо понимать, что движок распознавания речи и интерфейс к нему - это разные вещи. Таков базовый принцип архитектуры Linux - разделение сложного механизма на более простые составные части. Самая сложная работа ложится на плечи движков. Обычно это скучная консольная программа, работающая незаметно для пользователя. Пользователь же взаимодействует в основном с программой-интерфейсом. Создать интерфейс несложно, поэтому основные усилия разработчики направляют именно на разработку открытых движков распознавания речи.

Что было раньше

Исторически сложилось так, что все системы работы с речью в Linux развивались не спеша и скачкообразно. Причина не в криворукости разработчиков, а в высоком уровне вхождения в среду разработки. Написание кода системы для работы с голосом требует высокой квалификации программиста. Поэтому, перед тем как начать разбираться с системами работы с речью в Linux, необходимо сделать небольшой экскурс в историю. Была когда-то в IBM такая чудесная операционная система - OS/2 Warp (Merlin). Вышла она в сентябре далекого уже 1996 года. Кроме того, что она обладала очевидными преимуществами перед всеми остальными операционками, OS/2 была укомплектована весьма продвинутой системой распознавания речи - IBM ViaVoice . Для того времени это было очень круто, учитывая, что ОС работала на системах с 486-м процессором с объемом ОЗУ от 8 Мбайт (!).

Как известно, OS/2 проиграла битву Windows, однако многие ее компоненты продолжили существовать независимо. Одним из таких компонентов стала та самая IBM ViaVoice, превратившаяся в самостоятельный продукт. Так как IBM всегда любила Linux, ViaVoice была портирована на эту ОС, что дало детищу Линуса Торвальдса самую передовую для своего времени систему распознавания речи.

К сожалению, судьба ViaVoice сложилась не так, как хотели бы линуксоиды. Сам движок распространялся бесплатно, но его исходники оставались закрытыми. В 2003 году IBM продала права на технологию канадо-американской компании Nuance. Nuance, разработавшая, пожалуй, самый успешный коммерческий продукт для распознавания речи - Dragon Naturally Speeking , здравствует и ныне. На этом бесславная история ViaVoice в Linux практически закончилась. За то короткое время, что ViaVoice была бесплатной и доступной линуксоидам, к ней разработали несколько интерфейсов, таких, например, как Xvoice. Однако проект давно заброшен и ныне практически неработоспособен.

INFO

Самое сложное звено в машинном распознавании речи - естественный человеческий язык.

Что сегодня?

Сегодня все гораздо лучше. В последние годы, после открытия исходников Google Voice API, ситуация с развитием систем распознавания речи в Linux значительно улучшилась, выросло качество распознавания. Например, проект Linux Speech Recognition на основе Google Voice API показывает очень неплохие результаты для русского языка. Все движки работают примерно одинаково: сначала звук с микрофона устройства юзера попадает в систему распознавания, после чего либо голос обрабатывается на локальном устройстве, либо запись отправляется на удаленный сервер для дальнейшей обработки. Второй вариант больше подходит для смартфонов или планшетов. Собственно, именно так и работают коммерческие движки - Siri, Google Now и Cortana.

Из всего многообразия движков для работы с человеческим голосом можно выделить несколько активных на данный момент.

WARNING

Установка многих из описанных систем распознавания речи - нетривиальная задача!

CMU Sphinx

Большая часть разработки CMU Sphinx ведется в университете Карнеги - Меллона. В разное время над проектом работали и Массачусетский технологический институт, и покойная ныне корпорация Sun Microsystems. Исходники движка распространяются под лицензией BSD и доступны как для коммерческого, так и для некоммерческого использования. Sphinx - это не пользовательское приложение, а, скорее, набор инструментов, который можно применить в разработке приложений для конечных пользователей. Sphinx сейчас - это крупнейший проект по распознаванию речи. Он состоит из нескольких частей:

• Pocketsphinx - небольшая быстрая программа, обрабатывающая звук, акустические модели, грамматики и словари;
• библиотека Sphinxbase, необходимая для работы Pocketsphinx;
• Sphinx4 - собственно библиотека распознавания;
• Sphinxtrain - программа для обучения акустическим моделям (записям человеческого голоса).

Проект развивается медленно, но верно. И главное - его можно использовать на практике. Причем не только на ПК, но и на мобильных устройствах. К тому же движок очень хорошо работает с русской речью. При наличии прямых рук и ясной головы можно настроить распознавание русской речи с помощью Sphinx для управления домашней техникой или умным домом. По сути, можно обычную квартиру превратить в умный дом, чем мы и займемся во второй части этого обзора. Реализации Sphinx имеются для Android, iOS и даже Windows Phone. В отличие от облачного способа, когда работа по распознаванию речи ложится на плечи серверов Google ASR или Яндекс SpeechKit, Sphinx работает точнее, быстрее и дешевле. И полностью локально. При желании можно научить Sphinx русской языковой модели и грамматике пользовательских запросов. Да, придется немного потрудиться при установке. Равно как и настройка голосовых моделей и библиотек Sphinx - занятие не для новичков. Так как основа CMU Sphinx - библиотека Sphinx4 - написана на Java, можно включать ее код в свои приложения для распознавания речи. Конкретные примеры использования будут описаны во второй части нашего обзора.

VoxForge

Особо выделим понятие речевого корпуса. Речевой корпус - это структурированное множество речевых фрагментов, которое обеспечено программными средствами доступа к отдельным элементам корпуса. Иными словами - это набор человеческих голосов на разных языках. Без речевого корпуса невозможна работа ни одной системы распознавания речи. В одиночку или даже небольшим коллективом создать качественный открытый речевой корпус сложно, поэтому сбором записей человеческих голосов занимается специальный проект - VoxForge .

Любой, у кого есть доступ к интернету, может поучаствовать в создании речевого корпуса, просто записав и отправив фрагмент речи. Это можно сделать даже по телефону, но удобней воспользоваться сайтом. Конечно, кроме собственно аудиозаписи, речевой корпус должен включать в себя дополнительную информацию, такую как фонетическая транскрипция. Без этого запись речи бессмысленна для системы распознавания.

HTK, Julius и Simon

HTK - Hidden Markov Model Toolkit - это инструментарий для исследования и разработки средств распознавания речи с использованием скрытых марковских моделей, разрабатывается в Кембриджском университете под патронажем Microsoft (Microsoft когда-то выкупила этот код у коммерческого предприятия Entropic Cambridge Research Laboratory Ltd, а затем вернула его Кембриджу вместе с ограничивающей лицензией). Исходники проекта доступны всем желающим, но использование кода HTK в продуктах, предназначенных для конечных пользователей, запрещено лицензией.

Однако это не означает, что HTK бесполезен для Linux-разработчиков: его можно использовать как вспомогательный инструмент при разработке открытых (и коммерческих) средств распознавания речи, что и делают разработчики открытого движка Julius, который разрабатывается в Японии. Julius лучше всего работает с японским языком. Великий и могучий тоже не обделен, ведь в качестве голосовой базы данных используется все тот же VoxForge.

Продолжение доступно только участникам

Вариант 1. Присоединись к сообществу «сайт», чтобы читать все материалы на сайте

Членство в сообществе в течение указанного срока откроет тебе доступ ко ВСЕМ материалам «Хакера», увеличит личную накопительную скидку и позволит накапливать профессиональный рейтинг Xakep Score!

Представляем четыре способа преобразовать речь в текст, используя бесплатные программы и приложения.

Преобразование речи в текст непосредственно в Word

С помощью Microsoft Dictate вы можете диктовать и даже переводить текст прямо в Word.

• Скачайте и установите бесплатную программу Microsoft Dictate .
• Затем откройте – в нем появится вкладка Dictation. Кликнув на нее, вы увидите значок микрофона с командой Start.
• Рядом находится выбор языка. Выберите русский язык и начните запись. Старайтесь произносить слова максимально четко, и они появятся прямо в документе.

Превращаем речь в текст с помощью Speak a Message

Бесплатная программа Speak A Message записывает произнесенный текст, а затем расшифровывает его. Основные языки программы - английский, немецкий, испанский и французский, но есть и мультиязычная версия.

• Установите программу и нажмите кнопку «Запись». Произнесите весь текст, а затем кликните «Стоп».
• Под кнопкой записи рядом с записанными файлами вы найдете функцию «Транскрипция» - «Речь в текст».
• Скопируйте готовый текст и вставьте его в нужный текстовый редактор. Но не забудьте проверить то, что записала программа — иногда она допускает ошибки.

Преобразуем речь в текст без специальных программ

В операционной системе Windows 8 и 10 вам не требуется дополнительное программное обеспечение для преобразования голоса в текст.

• Нажмите на клавишу Windows и введите «Распознавание речи». Затем откройте совпадающий с запросом результат и следуйте указаниям программы.
• После завершения настройки запустите приложения и диктуйте прямо в документе Word. Для этого просто нажмите на кнопку микрофона и начните говорить.

Преобразование речи в текст через приложение

Если вы хотите диктовать тексты и получать их в напечатанном виде прямо на ходу, используйте специальные приложения.

• Android и iOS уже интегрировали в свои системы функцию распознавания речи. Когда вы открываете приложение для создания заметок и начинаете набирать текст, используйте значок микрофона, чтобы запустить распознавание голоса.
• Есть и другие приложения для аналогичной цели, например Dragon Dictation, доступное для Android и iOS.

Титровщик телефона для глухих и слабослышащих

Превратите ваш экран в удивительном заголовка телефона. Это полностью автоматический, без человеческого слуха-машинистки ваши разговоры. Находят бабушки и дедушки трудно услышать семью и друзей по телефону? Включите Speechlogger для них и остановить кричать по телефону. Просто подключите аудиовыход телефона к аудио входу компьютера и запустить Speechlogger. Это также полезно в лицом к лицу взаимодействия.

Автоматическая транскрипция

Вы записали интервью? Сохранить некоторое время на переписывание его, с автоматическим речи Google, к тексту, принесла в ваш браузер по Speechlogger. Воспроизведение записанного интервью в микрофон вашего компьютера (или линии) в-и пусть speechlogger сделать транскрипцию. Speechlogger сохраняет транскрипции текст вместе с датой, временем и ваши комментарии. Она также позволяет редактировать текст. Телефонных разговоров могут быть расшифрованы с помощью того же метода. Вы также можете записать аудио-файлы непосредственно с компьютера, как описано ниже.

Автоматический устный и письменный переводчик

Встреча с иностранными гостями? Принесите ноутбук (или два) с speechlogger и микрофона. Каждая сторона будет видеть друга произнесенные слова, переведенные на их родном языке в режиме реального времени. Это также полезно на телефонный звонок на иностранном языке, чтобы убедиться, что вы в полной мере понять другую сторону. Подключите аудиовыход вашего телефона, чтобы линейный вход вашего компьютера и начать Speechlogger.

Изучайте иностранные языки и улучшайте навыки произношения

Speechlogger является отличным инструментом для изучения языков и может быть использован u200b u200Bin несколько способов. Вы можете использовать его, чтобы узнать словарный запас, говоря на вашем родном языке и давая программного обеспечения перевести его. Вы можете учиться и практиковать правильное произношение, разговаривая на иностранном языке и, видя, понимает ли Speechlogger или нет. Если расшифрованы текст в черным шрифтом это означает, что вы произнес это хорошо.

Генерирование субтитров для фильмов

Speechlogger может автоматически записать фильмы или другие звуковые файлы. Затем возьмите файл и автоматически перевести его на любой язык, чтобы произвести международные субтитры.

Диктуйте вместо ввода

Написание письма? Документы? Списки? Резюме? Независимо от того, вам нужно ввести, попробуйте диктовать его Speechlogger вместо этого. Speechlogger будет автоматически сохранять его для вас, и позволит экспортировать его в документ.

Забавная игра:)

Вы можете имитировать китайскую динамик? Французский? Что о русском языке? Попробуйте имитировать иностранный язык и увидеть то, что вы только что сказали, с Speechlogger. Используйте синхронный перевод Speechlogger, чтобы понять, что вы только что сказали. Получить удивительные результаты - это очень весело!

Для того, чтобы распознать речь и перевести её из аудио или видео в текст , существуют программы и расширения (плагины) для браузеров. Однако зачем всё это, если есть онлайн сервисы? Программы надо устанавливать на компьютер, более того, большинство программ распознавания речи далеко не бесплатны.

Большое число установленных в браузере плагинов сильно тормозит его работу и скорость серфинга в интернет. А сервисы, о которых сегодня пойдет речь, полностью бесплатны и не требуют установки – зашел, попользовался и ушел!

В этой статье мы рассмотрим два сервиса перевода речи в текст онлайн . Оба они работают по схожему принципу: Вы запускаете запись (разрешаете браузеру доступ к микрофону на время пользования сервисом), говорите в микрофон (диктуете), а на выходе получаете текст, который можно скопировать в любой документ на компьютере.

Speechpad.ru

Русскоязычный онлайн сервис распознавания речи. Имеет подробную инструкцию по работе на русском языке.

• поддержку 7 языков (русский, украинский, английский, немецкий, французский, испанский, итальянский)
• загрузку для транскрибации аудио или видео файла (поддерживаются ролики с YouTube)
• синхронный перевод на другой язык
• поддержку голосового ввода знаков препинания и перевода строки
• панель кнопок (смена регистра, перевод на новую строку, кавычки, скобки и т.п.)
• наличие персонального кабинета с историей записей (опция доступна после регистрации)
• наличие плагина к Google Chrome для ввода текста голосом в текстовом поле сайтов (называется «Голосовой ввод текста — Speechpad.ru»)

Dictation.io

Второй онлайн сервис перевода речи в текст. Иностранный сервис, который между тем, прекрасно работает с русским языком, что крайне удивительно. По качеству распознавания речи не уступает Speechpad, но об этом чуть позже.

Основной функционал сервиса:

• поддержка 30 языков, среди которых присутствуют даже венгерский, турецкий, арабский, китайский, малайский и пр.
• автораспознавание произношения знаков препинания, перевода строки и пр.
• возможность интеграции со страницами любого сайта
• наличие плагина для Google Chrome (называется «VoiceRecognition»)

В деле распознавания речи самое важное значение имеет именно качество перевода речи в текст. Приятные «плюшки» и вохможности – не более чем хороший плюс. Так чем же могут похвастаться в этом плане оба сервиса?

Сравнительный тест сервисов

Для теста выберем два непростых для распознавания фрагмента, которые содержат нечасто употребляемые в нынешней речи слова и речевые обороты. Для начала читаем фрагмент поэмы «Крестьянские дети» Н. Некрасова.

Ниже представлен результат перевода речи в текст каждым сервисом (ошибки обозначены красным цветом):

Как видим, оба сервиса практически с одинаковыми ошибками справились с распознаванием речи. Результат весьма неплохой!

Теперь для теста возьмем отрывок из письма красноармейца Сухова (к/ф «Белое солнце пустыни»):

Отличный результат!

Как видим, оба сервиса весьма достойно справляются с распознаванием речи – выбирайте любой! Похоже что они даже используют один и тот же движок — уж слижком схожие у них оказались допущенные ошибки по результатам тестов). Но если Вам необходимы дополнительные функции типа подгрузки аудио / видео файла и перевода его в текст (транскрибация) или синхронного перевода озвученного текста на другой язык, то Speechpad будет лучшим выбором!

Кстати вот как он выполнил синхронный перевод фрагмента поэмы Некрасова на английский язык:

Ну а это краткая видео инструкция по работе со Speechpad, записанная самим автором проекта:

Друзья, понравился ли Вам данный сервис? Знаете ли Вы более качественные аналоги? Делитесь своими впечатлениями в комментариях.

Фонограммы, записанные с использованием цифровых диктофонов «Гном Р» и «Гном 2М» удовлетворяют требованиям, предъявляемым к фонограммам, поступающим для проведения фоноскопических экспертиз, и пригодны для идентификации личности по голосу и речи...

Первый заместитель начальника

Диктофон «Гном 2М» неоднократно применялся для записи конференций и семинаров в сложной акустической обстановке, записанные фонограммы отличаются высоким качеством. Встроенная функция шумоочистки позволяет улучшить качество воспроизведения фонограмм...

Ведущий инженер ИПК БНТУ

Институт повышения квалификации и переподготовки кадров БНТУ

За срок эксплуатации «Гном Р» зарекомендовал себя с положительной стороны. Высокое качество записи при минимальных габаритах, большая продолжительность звукозаписи, оперативная передача накопленной информации из встроенной памяти диктофона в ПЭВМ...

Старший офицер 3-го отдела седьмого управления

Генерального штаба Вооруженных Сил РБ

Фонограммы, записанные с использованием системы «Незабудка II», удовлетворяют требованиям, предъявляемым к многоканальным цифровым комплексам регистрации речевых сообщений по телефонным каналам связи, и пригодны для идентификации личности по голосу и речи...

Начальник центра

Государственный экспертно-криминалистический центр

Неограниченное количество оповещаемых абонентов, большое количество одновременно обрабатываемых заданий сделает «Рупор» незаменимым помощником в работе сотрудников кредитного отдела филиала № 524 ОАО «АСБ Беларусбанка...

Заместитель директора – начальник центра розничного бизнеса

Филиал № 524 ОАО «АСБ Беларусбанк»

Система автоматического оповещения «Рупор» работала по аналоговым телефонным линиям и опробовалась с целью оповещения личного состава. Система обслуживала 100 абонентов, работала стабильно и не требовала постоянного технического обслуживания...

Исполняющий обязанности военного комиссара

Военный комиссариат г. Минска

Система записи «Незабудка II» обеспечивает прием голосовых сообщений жильцов, качественную запись их на компьютер, возможность прослушивания записанных сообщений и занесения информации в текстовую базу данных. Система оповещения «Рупор» производит автоматическое оповещение должников...

Начальник отдела АСУ

УП «ЖРЭО Советского района г. Минска»

Система «Рупор» обеспечивает оповещение большого количества абонентов в сжатые сроки в соответствии с установленными параметрами с предоставлением отчёта по проведённому оповещению, работает надёжно, полностью соответствует предъявленным к ней требованиям...

Директор департамента розничного бизнеса

В мобильную систему записи и документирования речи «Протокол» входит цифровой диктофон «Гном 2М» и компьютерный транскрайбер «Цезарь». Диктофон «Гном 2М» позволяет получать качественную запись совещаний и заседаний, а транскрайбер «Цезарь» значительно увеличивает скорость работы по переводу звуковой информации в текстовый документ...

Ведущий специалист

Институт государства и права Академии наук РБ

Установление личности по голосу

В современном мире все больший интерес проявляется к биометрическим технологиям и биометрическим системам идентификации личности, и этот интерес вполне понятен.

Биометрическая идентификация основана на принципе распознавания и сравнения уникальных характеристик человеческого организма. Основными источниками биометрической характеристики человека являются отпечатки пальцев, радужная оболочка и сетчатка глаз, голос, лицо, подпись, походка и др. Эти биометрические идентификаторы принадлежат человеку и являются его неотъемлемой частью. Их нельзя где-то забыть, оставить, потерять.

Для биометрической идентификации можно применять различные характеристики и черты человека. В данной статье дается краткий обзор, как работают биометрические технологии на примере системы распознавания личности по голосу.

Ценность голосовых технологий для биометрики была неоднократно доказана. Однако только высокое качество реализации автоматических систем распознавания диктора способно реально внедрить такие технологии в практику. Подобные системы уже существуют. Они находят применение в системах безопасности, в банковских технологиях, электронной коммерции, правоохранительной практике.

Использование систем распознавания диктора является наиболее естественным и экономичным способом решения проблем неавторизованного доступа к компьютеру или системам передачи информации, а также проблем многоуровневого контроля доступа к сетевым или информационным ресурсам.

Системы распознавания диктора могут решать две задачи: определять личность из заданного, ограниченного списка людей (идентификация личности) или подтверждать личность говорящего (верификация личности). Идентификация и верификация личности по голосу являются направлениями развития технологии обработки речи.

Рис. 1 – Распознавание диктора

Речь – это сигнал, возникающий в результате преобразований, происходящих на нескольких различных уровнях: семантическом, лингвистическом, артикуляционном и акустическом. Как известно, источником речевого сигнала служит речевой тракт, который возбуждает звуковые волны в упругой воздушной среде. Под речевым трактом обычно подразумевается орган речеобразования, расположенный над голосовыми связками. Как видно из рисунка 2 речевой тракт состоит из гортаноглотки, ротоглотки, ротовой полости, носоглотки и носовой полости.

Рис. 2 – Строение речевого тракта человека

Голос человека возникает при прохождении воздуха из легких через трахею в гортань, мимо голосовых связок, и, далее в глотку и рот и носовую полость. Когда звуковая волна проходит через речевой тракт, ее частотный спектр изменяется под действием колебаний речевого тракта. Колебания речевого тракта называются формантами. Системы верификации диктора обычно распознают отличительные признаки речевого сигнала, которые отражают индивидуальную особенность мышечной активности речевого тракта личности.

Рассмотрим более подробно систему верификации диктора. Верификация личности по голосу – это определение, является ли говорящий тем, кем он представляется. Пользователь, ранее зарегистрированный в системе, произносит свой идентификатор, который представляет собой регистрационный номер, парольное слово или фразу. При текстозависимом распознавании парольное слово известно системе, и она «просит» пользователя произнести его. Парольное слово отображается на экране, и человек произносит его в микрофон. При текстонезависимом распознавании произносимое пользователем парольное слово не совпадает с эталонным, т.е. в качестве пароля пользователь может произносить произвольное слово или фразу. Система верификации принимает речевой сигнал, обрабатывает его и решает, принять или отклонить предъявляемый пользователем идентификатор. Система может сообщить пользователю о недостаточной степени совпадения его голоса с имеющимся эталоном и попросить произнести дополнительную информацию, чтобы принять окончательное решение.

Рис. 3 – Взаимодействие человека с системой

Схема взаимодействия человека с системой верификации личности по голосу изображена на рисунке 3. Пользователь произносит в микрофон предлагаемый ему системой номер для того, чтобы система проверила, соответствует ли его голос эталону, хранящемуся в базе данных системы. Как правило, существует компромисс между точностью распознавания голоса и размером речевого образца, т.е. чем длиннее речевой образец, тем выше точность распознавания. Помимо голоса в микрофон могут попадать эхо и посторонние шумы.

Существует ряд факторов, которые могут способствовать возникновению ошибок верификации и идентификации, например:

• неправильное произнесение или прочтение парольного слова или фразы;
• эмоциональное состояние диктора (стресс, произнесение парольной фразы под принуждением и пр.);
• сложная акустическая обстановка (шум, помехи, радиоволны и пр.);
• разные каналы связи (использование разных микрофонов во время регистрации диктора и верификации);
• простудные заболевания;
• естественные изменения голоса.

Некоторые из них могут быть устранены, например, путем использования более качественных микрофонов.

Процесс верификации личности по голосу состоит из 5 этапов: прием речевого сигнала, параметризация, или выделение отличительных признаков голоса, сравнение полученного образца голоса с ранее установленным эталоном, принятие решения «допуск/отказ», обучение, или обновление эталонной модели. Схема верификации представлена на рисунке 4.

Рис. 4 – Схема верификации

Во время регистрации новый пользователь вводит свой идентификатор, а затем произносит несколько раз ключевое слово или фразу, таким образом создаются эталоны. Число повторов ключевой фразы может варьироваться для каждого пользователя, а может быть постоянным для всех.

Для того чтобы компьютер мог обработать речевой сигнал, звуковая волна преобразовывается в аналоговый, а затем в цифровой сигнал.

На этапе выделения признаков голоса речевой сигнал разбивается на отдельные звуковые кадры, которые впоследствии преобразуются в цифровую модель. Эти модели называют «голосовыми отпечатками». Вновь полученный «голосовой отпечаток» сравнивается с ранее установленным эталоном. Для распознавания личности говорящего самыми важными являются наиболее яркие отличительные признаки голоса, которые позволили бы системе с высокой точностью распознавать голос каждого конкретного пользователя.

Наконец, система принимает решение допустить или отказать пользователю в допуске в зависимости от совпадения или несовпадения его голоса с установленным эталоном. Если система неверно сопоставила предъявленный ей голос с эталоном, то возникает ошибка «ложный допуск» (FA). Если же система не опознала биометрический признак, который соответствует имеющемуся в ней эталону, то говорят об ошибке «ложный отказ» (FR). Ошибка ложного допуска создает брешь в системе безопасности, а ошибка ложного отказа приводит к уменьшению удобства пользования системой, которая иногда не распознаёт человека с первого раза. Попытка снизить вероятность возникновения одной ошибки приводит к более частому возникновению другой, поэтому в зависимости от требований к системе выбирается определённый компромисс, т.е. устанавливается порог принятия решения.

Заключение

Методы голосовой идентификации применяют и на практике. Технология идентификации по голосу компании позволяет организовать регламентированный доступ пользователей по заданной парольной фразе к ресурсам предприятия, телефонным и WEB-сервисам. Использование технологии позволяет существенно повысить защищенность систем и, в то же время, упростить процесс идентификации пользователя. Технология Voice Key обеспечит высокую надежность и стабильность работы системы, а также поможет повысить качество обслуживания клиентов.

Все материалы, размещенные на даннном сайте, разрешены к публикации и печати на других ресурсах и печатных издания только при наличии письменного разрешения компании ООО "Речевые Технологии"