Способ аутентификации диктора по парольной фразе



Способ аутентификации диктора по парольной фразе
Способ аутентификации диктора по парольной фразе
Способ аутентификации диктора по парольной фразе

 


Владельцы патента RU 2422920:

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Казанский государственный университет им. В.И. Ульянова-Ленина" (RU)

Изобретение относится к области техники анализа речи, в частности к системам ограничения несанкционированного доступа в помещения или информационным ресурсам. Техническим результатом является повышение достоверности распознавания диктора при использовании парольной фразы ограниченной длины. Указанный технический результат достигается тем, что осуществляют посегментное сравнение входного речевого сигнала диктора с заранее сохраненными эталонами параметров эталонных фраз, произносимых заранее известными дикторами, для чего осуществляют сравнение параметрических описаний последовательных сегментов входного речевого сигнала с параметрическими описаниями последовательных сегментов из выбранных для сравнения с упомянутым эталоном с последующей аутентификацией диктора. В качестве параметрических описаний берут матрицу переходов, для этого строят последовательность особых точек, выделенных сравнением отсчета в сегменте с окружением отсчёта, определенным посредством обобщенных коэффициентов линейного предсказания и порога Т, далее агрегируют последовательности особых точек в блоки длины L, строят матрицу переходов, аналогичную матрице переходов в цепи Маркова, по числу особых точек в блоке, и сравнивают полученную матрицу с образцом эталонной матрицы с заданной точностью ε и принимают решение о правильности аутентификации диктора. 1 ил.

 

Изобретение относится к области техники анализа речи, в частности к системам ограничения несанкционированного доступа в помещения или информационным ресурсам. Техническим результатом является повышение достоверности распознавания диктора при использовании парольной фразы ограниченной длины. Технический результат достигается тем, что в звуковом сегменте находятся интервалы, содержащие особые точки, выделяемые обобщенной процедурой линейного предсказания, в качестве параметрического описания звукового сегмента используется статистическая матрица переходов в последовательности интервалов, содержащих особые точки, и стандартная метрика в пространстве матриц.

Заявляемый способ относится к области техники анализа речи, в частности к системам ограничения несанкционированного доступа в помещения или к информационным ресурсам.

Известны способы и устройства для распознавания дикторов по речевому сегменту, независимому от текста, на основе оценки статистических параметров в сегменте [1].

Данный способ предполагает наличие звукового сегмента для настройки и анализа продолжительностью порядка минуты, что не может быть применимо для аутентификации по парольной фразе, продолжительность которой составляет около 2-3 секунд.

Наибольшую популярность получили методы оценки параметров в модели на основе смеси Гауссовских распределений, например, [2].

Этот метод позволяет распознавать диктора по произвольной фразе, но и в этом способе необходимы звуковые сегменты продолжительностью порядка половины минуты

Известен метод идентификации диктора на основе коэффициентов линейного предсказания, теория которого представлена в [3]. Эти коэффициенты подсчитываются согласно формуле

Недостатком этого метода является слабая устойчивость коэффициентов предсказания, когда размер звукового сегмента имеет малу длину.

Известен способ идентификации диктора, совпадающее с заявленным решением по наибольшему количеству существенных признаков и достигаемому техническому результату, принятому за прототип, по особенностям произнесения парольной фразы на основе разбиения звукового сегмента на отдельные зоны и анализу различных параметров вычисленных по этим зонам [4]. Полученная информация обрабатывается статистическими методами. Решение принимается путем оценки вероятности появления вычисленного вектора параметров в принятой статистической модели с учетом длин доверительных интервалов.

Недостатком известного метода является привязка способа разбиения на зоны к процедуре вычисления основного тона, который по короткой фраз определяется с высокой вариабельностью (изменчивостью). Таким образом недостатком всех известных методов является отсутствие учета особенносте произнесения последовательностей фонем в заданном контексте, который представлен парольной фразой. Известные методы основаны на применении гармонического анализа, предполагающего стационарность исследуемого участка звукового сегмента, что приводит к ошибкам при исследовании сегментов малой длины.

Задачей данного изобретения является создание способа, учитывающего особенности произнесения последовательности отдельных фонем в контексте одной и той же парольной фразы, основанного на оценках параметров, не зависящих от коэффициента усиления микрофона и устойчивых к колебаниям длины звукового сегмента, отвечающего парольной фразе.

Поставленная задача решается путем выделения особых точек в звуковом сегменте и методом обработки распределения особых точек. Под особой точкой звукового сегмента заявителем понимается отсчет в звуковом сегменте, который сильно отличается от своего окружения. В отличие от метода линейного предсказания отклонение в каждой точке от окружения оценивается по разности между этим отсчетом и линейной аппроксимацией отсчетов как предшествующих этому отсчету, так и следующих за ним.

Заявленное техническое решение реализуется посредством применения ЭВМ с устройством звукового ввода и программы, обеспечивающей реализацию заявленного способа выделения особых точек и способа описания распределения этих особых точек.

Сущность заявленного технического решения заключается в том, что способ аутентификации диктора по парольной фразе включает посегментное сравнение входного речевого сигнала диктора с заранее сохраненными эталонами параметров эталонных фраз, произносимых заранее известными дикторами, для чего осуществляют сравнение параметрических описаний последовательных сегментов входного речевого сигнала с параметрическими описаниями последовательных сегментов из выбранных для сравнения с упомянутым эталоном с последующей аутентификацией диктора, при этом в качестве упомянутых параметрических описаний берут матрицу переходов, построенную в соответствии с правилом, заключающимся в том, что строят последовательность особых точек, выделенных сравнением отсчета в сегменте с окружением отсчета, определенным посредством обобщенных коэффициентов линейного предсказания и порога Т, далее агрегируют последовательности особых точек в блоки длины L, строят матрицу переходов, аналогичную матрице переходов в цепи Маркова, по числу особых точек в блоке и сравнивают полученную матрицу с образцом эталонной матрицы с заданной точностью ε и принимают решение о правильности аутентификации диктора.

Блок схема алгоритма заявленного способа приведена на чертеже. Блок схема состоит из четырех последовательно включенных блоков с номерами 1, 2. 3, 4, реализующих заявленный способ.

На вход блока 1 поступает звуковой сегмент. Этот блок подсчитывает обобщенные коэффициенты линейного предсказания согласно формуле

по формулам, приведенным ниже, и среднеквадратическое отклонение σ по стандартной формуле. В формуле (1) отсчет xn аппроксимируется линейной комбинацией р отсчетов до отсчета xn и р отсчетов после отсчета xn. Для отыскания коэффициенты a k, bk введем следующие обозначения:

,

В этих обозначениях отыскание коэффициентов в (1) сводится к решению системы уравнений

Обоснование указанных формул приведено в [5].

Блок 2 определяет, является ли центр интервала длины 2р+1 особой точкой. На вход блока поступают звуковой сегмент, среднеквадратическое отклонение σ, обобщенные коэффициенты линейного предсказания a k, bk, k=1,…,p и порог T (выбирается из существующей экспериментальной базы КГУ) Для центра каждого интервала проверяется выполнение неравенства

При выполнении неравенства (2) центр интервала объявляется особой точкой. В силу однородности формулы выполнение неравенства (2) не зависит от коэффициента усиления микрофона. На выходе блока получается последовательность zn, состоящая из 1 и 0 в зависимости от того, является ли xn особой точкой соответствующего интервала длины 2р+1 или не является особой точкой.

На вход блока 3 поступает последовательность {zn}, сгенерированная блоком 2, и параметр L (выбирается из существующей экспериментальной базы КГУ)/

(сигналов?). Блок 3 производит агрегирование значений {zn} путем выбора натурального числа L и перехода к последовательностям Согласно определению элементы последовательности sN могут принимать значения из интервала [0, L]. Эта последовательность поступает на вход блока 4.

Блок 4 осуществляет статистическую обработку последовательности {sN} посредством параметра ε (выбирается из существующей экспериментальной базы КГУ) и сравнение с эталоном, (′эталон диктора) с этой целью строится матрица Q размером (L+1)×(L+1), аналогичная матрице переходов Марковской (цепь Маркова) цепи. Обозначим через qi, i=0,1,…,L количество элементов в последовательности {sN}, равных i. Элемент Q[i/j] матрицы Q, стоящий в строке с номером i и столбце с номером j, вычисляется по формуле

Q[i/j]=tij/qi

Здесь tij - число пар в последовательности {sN}, где sN=i,sN+l=j. Согласно построению матрица Q будет стохастической. Ее элементы являются оценками вероятностей перехода от одной группы особых точек к другой, что обеспечивает описание особенностей распределения особых точек, характерных для данного диктора при произнесении парольной фразы Далее осуществляется сравнение вычисленной матрицы Q с эталонной матрицей Q. Сравнение производится на основе вычисления обычного расстояния между матрицами, подсчитанного с помощью формулы , где . Если d<ε, принимается решение о правильной аутентификации, в противном случае принимается решение об отказе в доступе к ресурсу (выбирается из существующей экспериментальной базы КГУ).

Заявленное техническое решение соответствует критерию «новизна», предъявляемому к изобретениям, так как в результате исследований заявителем не выявлены технические решения, обладающие совокупностью заявленных признаков, приводящих к реализации поставленных целей - созданию способа аутентификации диктора по парольной фразе, учитывающего особенности произнесения последовательности отдельных фонем в контексте одной и той же парольной фразы, основанного на оценках параметров, не зависящих от коэффициента усиления микрофона и устойчивых к колебаниям длины звукового сегмента, отвечающего парольной фразе.

Заявленное техническое решение соответствует критерию «изобретательский уровень», предъявляемому к изобретениям, так как для специалиста в заявленной области техники не являются очевидным полученные технические результаты, выражающиеся в том, что заявителем решена актуальная, не разрешенная до даты подачи настоящей заявки проблема, заключающаяся в необходимости создании надежного способа аутентификации диктора по парольной фразе существовавшая в течение длительного периода времени, которая разрешена авторами посредством создания принципиально нового способа, заключающегося в выделения особых точек в звуковом сегменте и методом обработки распределения особых точек, при этом под особой точкой звукового сегмента заявителем понимается отсчет в звуковом сегменте, который сильно отличается от своего окружения. В отличие от метода линейного предсказания, отклонение в каждой точке от окружения оценивается по разности между этим отсчетом и линейной аппроксимацией отсчетов как предшествующих этому отсчету, так и следующих за ним. Таким образом заявленное решение не вытекает явным образом из известного уровня техники, что также является дополнительным доказательством соответствия заявленного технического решения критерию «изобретательский уровень».

Заявленное техническое решение реализовано в лабораторных условиях Казанского государственного университета и может быть реализовано на любом специализированном предприятии с использованием стандартного оборудования, что является доказательством соответствия заявленного технического решения критерию «промышленная применимость», предъявляемого к изобретениям.

Источники информации, принятые во внимание

1. Патент РФ 2107950.

2.Патент США 6411930.

3. A.Oppenheim, R.Schafer. Discrete-time signal processing. Prentice Hall, 1989

4. Патент РФ 2230375.

5. Е.Л.Столов. Алгоритм обработки голосового пароля // Исследования по информатике, № 11, "Отечество", Казань, 2007. с.103-108

Способ аутентификации диктора по парольной фразе, включающий посегментное сравнение входного речевого сигнала диктора с заранее сохраненными эталонами параметров эталонных фраз, произносимых заранее известными дикторами, для чего осуществляют сравнение параметрических описаний последовательных сегментов входного речевого сигнала с параметрическими описаниями последовательных сегментов из выбранных для сравнения с упомянутым эталоном с последующей аутентификацией диктора, отличающийся тем, что в качестве упомянутых параметрических описаний берут матрицу переходов, построенную в соответствии с правилом, заключающимся в том, что строят последовательность особых точек, выделенных сравнением отсчета в сегменте с окружением отсчета, определенным посредством обобщенных коэффициентов линейного предсказания и порога Т, далее агрегируют последовательности особых точек в блоки длины L, строят матрицу переходов, аналогичную матрице переходов в цепи Маркова, по числу особых точек в блоке и сравнивают полученную матрицу с образцом эталонной матрицы с заданной точностью ε и принимают решение о правильности аутентификации диктора.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к системам установления или подтверждения личности говорящего. .

Изобретение относится к идентификации вызывающего абонента. .

Изобретение относится к системам биометрии человека по индивидуальным характеристикам его голоса к санкционированному доступу, например, к операционной системе, компьютерным ресурсам, банковскому счету или физическому доступу к помещению и к случаям, требующим санкционированного доступа.

Изобретение относится к системам распознавания человека, в частности к системам идентификации личности по голосу, и предназначено для использования в охранных и противоугонных системах для транспортных средств (ТС).

Изобретение относится к области автоматического распознавания человека по его голосовым характеристикам и может быть использовано для ограничения и разграничения доступа (в том числе удаленного) к устройствам и системам, к средствам электронно-вычислительной техники, к конфиденциальной информации, к услугам (например, телекоммуникационным, информационным, банковским), а также к охраняемым зонам и помещениям.

Изобретение относится к области техники анализа речи, в частности к системам ограничения несанкционированного доступа к материальным или информационным ресурсам на основе биометрической информации о говорящем.

Изобретение относится к обработке информации и может быть использовано в телекоммуникационных системах. .

Изобретение относится к распознаванию и передаче речи, в частности к способам и устройствам для определения правдоподобия состояния речи на основании сигнала альтернативного датчика и сигнала микрофона, основанного на принципе воздушной проводимости.

Изобретение относится к области опознавания говорящего по голосу, в частности к способам идентификации говорящего по фонограммам произвольной устной речи, предназначенным в том числе для криминалистических исследований.

Изобретение относится к области электроники, в частности к переводу фраз с первого языка на второй. .

Изобретение относится к выделению множества произвольных и заранее неизвестных аудио источников, микшированных в отдельный монофонический аудио сигнал на основе нейронной сети.

Изобретение относится к психофизиологии и клинической нейрофизиологии Система содержит модуль ввода, распознавания и преобразования речевого сигнала, модуль анализа и накопления частотно-амплитудных характеристик (АЧХ) речевого сигнала, модуль распознавания отклонений спектров текущего речевого сигнала, электронную базу данных эталонных шаблонов, модуль визуализации, модуль дискриминации с образованием последовательно соединенных между собой модуля распознавания отклонений спектров текущего речевого сигнала, модуля дискриминации и модуля визуализации, а также модуль психоэмоциональной коррекции, последовательно соединенный с модулем визуализации, при этом модуль анализа и накопления АЧХ речевого сигнала выполнен с возможностью определения временных колебаний высоко/низкочастотных спектров речевого сигнала, модуль распознавания отклонений спектров текущего речевого сигнала выполнен с возможностью определения отклонения упомянутых временных колебаний высоко/низкочастотных спектров речевого сигнала от эталонных шаблонов, модуль дискриминации выполнен с возможностью передачи генерируемого им управляющего сигнала временного прерывания к модулю ввода, распознавания и преобразования, а модуль психоэмоциональной коррекции выполнен с возможностью воспроизведения релаксирующего музыкального и/или речевого сопровождения или обратной трансляции фрагмента речевой коммуникации.

Изобретение относится к системам обработки информации и управления, в частности к способам построения систем распознавания речи. .

Изобретение относится к технике противодействия опознаванию личности по голосу и предназначено для использования, например, в охранных системах. .

Изобретение относится к распознаванию речи. .

Изобретение относится к технике опознавания личности и может быть использовано в системах связи экипажей самолетов с наземными службами, в охранных автомобильных системах, а также в call-центрах, мобильных и стационарных телефонах.

Изобретение относится к области техники анализа речи, в частности к системам ограничения несанкционированного доступа в помещения или информационным ресурсам
Наверх