A solução biométrica de voz visa a autenticação

Os avanços em inteligência artificial agora permitem precisão suficiente na biometria de voz, de forma que podem ser usados ​​não apenas para identificação e personalização, mas para aplicativos como autenticação de pagamento. Uma nova solução da Synaptics e ID R&D oferece biometria de voz alimentada por IA e algoritmos anti-spoofing que podem ser executados em um Synaptics SoC no dispositivo de borda. Especificamente, o software foi otimizado para a unidade de processamento neural (NPU) na série VS600 da Synaptics para dispositivos domésticos inteligentes, como decodificadores (STBs), alto-falantes inteligentes e sistemas de segurança.

A Synaptics vende seus SoCs com capacidade de IA em produtos domésticos inteligentes que precisam processar streaming de vídeo, streaming de áudio e imagem. Um caso de uso típico pode ser um STB incorporando câmeras para videoconferência, por exemplo.

A biometria de voz agora é precisa o suficiente para permitir a autenticação de pagamento em dispositivos domésticos inteligentes

“O que é comum em todos os aplicativos de decodificadores e está se tornando mais comum com o passar do tempo é a capacidade de usar a voz como uma interface”, disse Vineet Ganju, vice-presidente de marketing da Synaptics ao EE Times . “Os controles remotos podem ser ativados por voz para que você possa falar nele para navegar em sua conta Netflix e pesquisar filmes ... a voz como uma interface está quase se tornando padrão nesses aplicativos.”

Quando um STB executa o Netflix, a primeira coisa que os usuários precisam fazer é selecionar o perfil a ser usado. Com a biometria de voz, o STB saberia imediatamente quem estava assistindo, cortando uma etapa do processo.

“Por exemplo, com conteúdo pay-per-view, você não só pode pesquisar por voz e encontrar certos filmes que talvez não façam parte de sua assinatura, mas também está disposto a pagar US $ 5 para assistir”, disse Ganju. “Então [as operadoras] querem ser capazes de autenticar imediatamente e fazer com que você compre aquele filme no local. Eles veem isso como uma grande redução no atrito, ajudando os usuários não apenas a encontrar conteúdo personalizado para eles, mas também podendo pagar por esse conteúdo e assisti-lo ”.

Inscrição no dispositivo

O AI biométrico de voz da ID R&D extrai mais de 400 recursos da voz, incluindo combinações de parâmetros relacionados à frequência / tom e outras coisas, como pronúncia e sotaques.

“Não se limita a forma como alguns da geração anterior de biometria de voz eram”, disse John Amein, vice-presidente sênior de vendas da ID R&D ao EE Times , acrescentando que foi apenas no ano passado ou então que a biometria de voz AI atingiu a precisão necessária para aplicativos como autenticação de pagamento.

O algoritmo aprende a reconhecer a voz do usuário por meio de um processo denominado "inscrição", durante o qual o usuário repete uma frase três vezes. Qualquer frase pode ser usada e funciona em qualquer idioma pronto para uso. A inscrição é processada no dispositivo de borda.

O algoritmo de IA da ID R&D pode identificar usuários inscritos com uma taxa de aceitação falsa abaixo de 1 em 10.000, que Amein compara com as chances de alguém adivinhar seu PIN. A taxa de falsa rejeição - a taxa em que a voz do usuário inscrito é rejeitada erroneamente - está perto de 5%. E a taxa de aceitação de falsificação (SAR), para ataques de falsificação, como gravações da voz do usuário reproduzidas no sistema, é melhor do que 7%, que é o limite padrão para desbloqueio biométrico de dispositivos Android.

“Entre a correspondência biométrica estar em uma taxa de falsa aceitação de um em 10.000 e o anti-spoofing ser melhor do que a taxa de 7% exigida pelo padrão Android, estamos realmente atingindo ambas as coisas que são necessárias para que a biometria de voz seja aceita tão seguro o suficiente para uma autorização de pagamento ”, disse Amein.

Anti-spoofing

A tecnologia anti-spoofing da ID R&D também depende da IA.

“A voz falada tem uma largura de banda de até 3.500 Hz, e estamos fazendo a amostragem a uma taxa muito mais alta do que isso”, disse Amein. “Então, estamos ouvindo frequências mais altas do que a voz falada. Escutamos nessas faixas mais altas para diferentes características. ”

A voz humana criada pela fala através de nosso trato vocal tubular produz frequências características que são muito diferentes dos sons produzidos pela vibração de uma superfície plana, como em um alto-falante. Este é um dos elementos que a IA anti-spoofing usa para distinguir uma voz ao vivo de uma gravação.

“Também podemos detectar vozes sintetizadas, como aplicativos de texto em fala”, disse Amein. “Muitos deles não são tão bons, mas estão se tornando cada vez mais realistas. E nesse cenário, ainda existem anomalias no sinal - é muito perfeito em alguns casos, ou haverá apenas transições ou diferenças de fase que o ouvido não pode ouvir, mas o [AI] pode. ”

Unidade de processamento neural

Os SoCs da série VS600 da Synaptics apresentam uma unidade de processamento neural (NPU); o NPU do VS680 oferece 6,75 TOPS, enquanto o recém-anunciado VS640 oferece 1 TOPS e visa "maior custo e desempenho e pontos de potência convencionais", disse Vineet Ganju da Synaptics. O NPU de qualquer parte tem computação "mais do que suficiente" para executar algoritmos biométricos de voz de ID R&D e anti-spoofing simultaneamente, disse ele. O NPU foi capaz de acelerar a inferência biométrica de voz por um fator de 10 em comparação com o uso da CPU do chip, cuja utilização foi reduzida por um fator de 3.

A Synaptics fornece um conjunto de ferramentas para permitir que empresas como a ID R&D otimizem suas tecnologias para NPU e, embora a ID R&D seja o primeiro parceiro da Synaptics nesse sentido, a empresa trabalhará com mais parceiros no futuro para aplicações fora da biometria de voz.

“Com base em nossas discussões com empresas de reconhecimento de fala, podemos criar um mecanismo de reconhecimento de fala de vocabulário completo do idioma inglês no dispositivo, bem dentro da capacidade de 1 TOPS do NPU”, disse Ganju. “Assim, você pode ter um produto totalmente offline no que diz respeito ao reconhecimento de voz ... por exemplo, para produtos em que os usuários não se conectam ao WiFi imediatamente, o reconhecimento de voz integrado pode ajudá-los a obter uma boa experiência pronta para uso antes mesmo está conectado. ”

O primeiro software desenvolvido pela ID R&D estará disponível nos kits de desenvolvimento VS600 da Synaptics no final deste mês.

>> Este artigo foi publicado originalmente em nosso site irmão, EE Times.