Автентифікація клієнтів за голосовим відбитком в режимі реального часу

Abstract

An analysis of modern client authentication approaches in real time was carried out and a text-independent voice authentication approach was chosen. Modern information technologies of client authentication in real time (BioLink AMIS, Voice Key and VocalPassword) were analyzed and their main drawback was determined - the insufficient speed of the authentication process, which does not allow client authentication in real time and limits the scope of use. An analysis of voiceprint classifiers for real-time customer authentication was conducted and K�NN was ed as the most accurate among those analyzed. The choice of the mathematical method MFCCs (mel-cepstral coefficients) for voice authentication of the client is justified, which will increase the speed of the authentication process in combination with the ed K-NN (K - nearest neighbors) classifier. The mathematical model of the real-time client authentication process has been improved due to the introduction of the authentication factor in the cepstral analysis of voice prints. The real-time customer authentication process method is improved, which is based on the combination of the MFCCs mathematical method for voice prints and the K-NN classifier of voice prints. An improved real-time client authentication information technology is proposed, which provides the analysis of the client`s voice prints and implements an improved method of real-time client authentication, which made it possible to increase the speed of the authentication process and not deteriorate the accuracy of the client`s authentication

Проведено аналіз сучасних підходів автентифікації клієнтів в режимі реального часу та обрано текстонезалежний підхід автентифікації по голосу. Проаналізовано сучасні інформаційні технології автентифікації клієнтів в режимі реального часу (BioLink AMIS, Voice Key та VocalPassword) та визначено їх основний недолік - недостатню швидкість процесу автентифікації, що не дозволяє автентифікацію клієнта в режимі реального часу та обмежує область використання. Проведено аналіз класифікаторів голосових відбитків для проведення автентифікації клієнтів в режимі реального часу та обрано K-NN як найбільш точний серед проаналізованих. Обгрунтовано вибір математичного методу MFCCs (мел-кепстральні коефіцієнти) для автентифікації клієнта за голосом, що підвищить швидкість процесу автентифікації в поєднанні з обраним K-NN (K – найближчих сусідів) класифікатором. Удосконалено математичну модель процесу автентифікації клієнтів в режимі реального часу за рахунок введення коефіцієнту автентифікації при кепстральному аналізі голосових відбитків. Удосконалено метод процесу автентифікації клієнтів в режимі реального часу, який базується на поєднанні математичного методу MFCCs щодо голосових відбитків та класифікатора K-NN голосових відбитків. Запропоновано удосконалену інформаційну технологію автентифікації клієнтів в режимі реального часу, яка забезпечує аналіз голосових відбитків клієнта та реалізує удосконалений метод автентифікації клієнтів в режимі реального часу, що дозволило підвищити швидкість процесу автентифікації та не погіршити точність автентифікації клієнта.