Речевые технологии. Голосовая биометрия для чайников на примере работы в контактном центре

[symadmin]

Я сказал, не было разрывов!!!

[gous32]

Это всё очень круто.
А есть какая-нибудь статистика по количеству ложных положительных и отрицательных срабатываний? И эта статистика наверняка же будет завязана на способ передачи голоса.

[DemiurgeSerge]

Количество ложных срабатываний зависит от многих факторов — от шумов, от уровня эха, ну и конечно от настроек системы. Мы можем управлять этими порогами, и на этапе внедрения вместе с заказчиком определяем оптимальные настройки системы для достижения приемлемого уровня ошибок. Например, в одном из наших проектов мы довели уровень т.н. «равновероятностной ошибки» до 0,1 %.

[iagsav]

Здравствуйте!
А какие ресурсы вычислительные используются для решения задачи идентификации?

[DemiurgeSerge]

Опять-таки, все зависит от сценария использования системы. Для примера, могу привести приложение для идентификации по голосу в любых фонограммах — на 8 ядрах приложение совершает до 100 млн сравнений в сутки (!!!)

[si1v3r]

«Есть еще такое понятие как аутентификация. Однозначно сказать, чем она отличается от верификации сказать трудно.»
Верификация — это слишком общий термин. То о чем вы рассказывает это как раз аутентификация. У вас там просто видимо исторически сложилось процесс подтверждения личности называть верификацией.

[disabled]

Есть другая задача актуальная для новых онлайн-банков — определить старого клиента выдающего себя за нового.
То есть человек регистрируется в системе по биометрической информации, получает микрокредит. Потом регистрируется опять изменив например голос и наклеив бороду.

Есть ли неизменные характеристики в голосе?
Характеристики по которым можно определить что человек тот же даже если он пытается изменить голос?

Кстати как система работает если верифицируемый человек простыл например?