专属个人的声音密码——声纹辨识

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在如今这个网络时代,人人在日常生活中都常要透过账号、密码来辨识身份,不管是提款卡、行动装置(手机、笔电、平板)、网络银行、行动支付等,都需设定一组账号密码来辨识自己的身份。

为了不让自己的账号被骇,每次都得抓破头来设定,太简单担心被破解,太复杂又怕自己记不住。更烦人的是,每个平台的密码设定都有自己的规则,有些要求要有特殊符号,有些则要求英文大小写和数字都要有。

于是,为了兼顾安全与便利性,越来越多厂商使用指纹辨识来解锁,这样既不用担心忘记密码,也不容易被盗用。然而,你知道,我们的声音其实和指纹一样,也能进行身份辨识吗?

专属个人的声音密码

每个人的声音都有独特性,和指纹一样能进行身份辨识。

声音跟指纹一样,都有独一无二的特定性,而在利用声音的特性做辨识时,就称为声纹辨识。我们接到熟识亲朋好友来电时,他们不用说他是谁,我们只要一听到声音就能辨识。这是因为每个人的说话特性不同,听声音就能辨识说话者。而我们的语音讯号中可供辨识的因素,主要可分为三个面向:

1.发音器官的差异:因每个人的发音器官差异,如口腔形状、声带长短粗细不同,造成每个人的声音特性有所不同。例如,当小朋友前排乳牙掉了时,说话时会有俗称「漏风」的感觉,就是因为口腔的共鸣特性变了而造成的;而男生的声带比女生的要长且粗厚,振动频率较低,因此声音较低沈。

2.说话方式的差异:每个人的说话习惯的不同,像是说话的语速、语气、抑扬顿挫、咬字清晰度、口音等等。比如电话一接通,就听到大声又连珠炮似的说话,马上就知道是楼上的王阿姨要找妈妈。或是一听到缓慢温柔充满感情的台湾国语,就知道是阿嬷从台南打电话来了。

3.说话内容的差异:生长背景、教育程度、社经地位的不同,使说话内容有所差异,例如:用词、句型等等。像巷口卖水果的阿伯和他读中文系的女儿,同样要向顾客自卖自夸菠萝有多甜,女儿也许会说「那甜蜜的滋味藏着一丝微微的酸,就像那年夏天的初恋」,阿伯则可能会说「帅哥偶谋骗你,这粒旺来跟我女儿的笑容一样甜啦!」

上述的这些差异都可作为我们辨识说话者的依据。而其中说话方式和内容可能被他人学习、模仿,只有发音器官的差异是天生的,无法被模仿且在分析,所以许多辨识系统是采用发音的声学特征(acoustic features),例如,声音频率(高/低)、音色(如:轻柔、浑厚)等特性都可作为辨识的依据。

声纹比对辨身分

声纹辨识和指纹一样,皆为生物辨识的一种。从人类的身上萃取出具有身份鉴别能力的特征,如:指纹、声音,将此特征经处理、分析后储在系统里,日后可依据此特征来辨识用户的身份。利用我们独特的声音来辨识身份的声纹技术,亦可称为「语者辨认」或「说话人辨认」(speaker identification)。

声纹辨识的过程包含两个阶段:1. 声纹提取(voiceprint extraction)。2. 声纹比对(voiceprint comparison)。在确认说话者的身分之前,要先有说话者的声音语料,依说话者提供的声音语料进行分析,并建立专属他的声纹模型。

一般在处理语音讯号时,会将音档切割成小区段的方式来处理、进行分析,透过声谱图上的信息来分析说话者的声音频率、音强、抑扬顿挫等建立专属他的声纹模型,并将其声纹信息存到系统里。就像将我们的指纹存到手机的系统里一样,可以比对我们登录系统里的生物信息来进行身份的核对。

当系统里存有说话者的声纹信息后,其实就就能快速的进行一对一的说话者身份验证(speaker verification),或是进行一对多的说话者辨认(speaker identification),从众多人找出谁是说话者。

声纹辨识不只可以抓犯人,还可以……

上述的声纹辨识,是不是会让你联想到在看影集时,剧中的刑警从报案中心的人声或是搜集回来的录音档中,辨识出报案人或犯人的身份。一般大家的印象会觉得声纹辨识只会出现在刑事调查中,但其实日常生活中已经有用到声纹来辨识身份啰!比如,智能型手机的语音助理,只要说出关键词:「嘿,Siri」、「OK Google」就能启动AI回应。

其实,这个过程就是撷取声音特征,并与之前登录的音档互相比对,进行说话者的身份认证。除此之外,越来越多的金融机构也开始引进这项技术,凭声音来确认身份,这样除了可以取代回答冗长的问题来确认客户身份、提高便利性外,也同时提高了安全性。

除了辨识身份,声纹辨识其实也能应用在其他地方。现在也有许多研究团队开发各种声纹科技的应用,例如:透过大数据的声音比对,由计算机判断出菠萝的好坏、或是辨识青蛙叫声的APP 等,这些也都是运用到声纹辨识的原理。想必声纹科技的发展会是一种趋势,未来会有越来越多的场合都能运用此技术,让我们拭目以待!

现今生活中越来越多使用声纹辨识技术。比如,现代人不可分开的智能型手机,对手机的语音助理说出关键台词,就能启动AI的回应。

编辑:黄飞

 

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