主动语音认证
音频与语音处理
2020-04-28 v1 机器学习
声音
信号处理
摘要
主动认证指一种新型身份验证模式，其中生物特征指标被持续测试，以提供对服务授权访问或设备使用的实时或近实时监控。这与传统认证系统形成对比，后者仅以密码等验证令牌形式执行单次测试。在主动语音认证(AVA)中，语音作为生物特征模态。本文描述了一套使基于非常规短语音测试信号实现可靠说话人验证成为可能的技术组合。这些技术包括针对极短训练与测试需求定制的模型自适应与最小验证误差(MVE)训练。为开发该系统录制了包含25名说话人的数据库。在该数据集的离线评估中，系统根据模型配置取得了3-4%的平均基于窗口的等错误率，考虑到每次认证决策仅使用1秒语音数据，这一结果十分出色。在NIST SRE 2001数据集上，当测试段时长为1秒时，系统相对i-vector取得了3.88%的绝对增益。已在Microsoft Surface Pro上实现了一个实时演示系统。
引用
@article{arxiv.2004.12071,
title = {Active Voice Authentication},
author = {Zhong Meng and M Umair Bin Altaf and Biing-Hwang and Juang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.12071},
year = {2020}
}
备注
39 pages, 4 figures