القياسات الحيوية الصوتية - القياسات الحيوية الصوتية

للبدء، من المهم معرفة أنه لا توجد قياسات حيوية دقيقة بنسبة 100%. على سبيل المثال، أ دراسة 2014 حول التعرف على قزحية العين يمكن أن تتراوح دقة تحديد النظام بين 90 و99%، وهو نطاق واسع. تقع دقة القياسات الحيوية الصوتية أيضًا ضمن هذا النطاق لأسباب مختلفة. ومع ذلك، حتى مع عيوبها، تعد القياسات الحيوية الصوتية أداة لا تقدر بثمن.

طريقة تقييم دقة نظام القياسات الحيوية الصوتية هي "معدل الخطأ المتساوي" أو "EER". EER هي النقطة التي يساوي فيها "معدل القبول الزائف" أو "FAR" (أي السماح للمحتالين بالمرور) "معدل الرفض الزائف" أو "FRR" (أي رفض الوصول إلى المستخدمين الصالحين). تعتمد أنظمة التسجيل البيومترية الصوتية على الاحتمالية الإحصائية، لذلك هناك مفاضلة بين هذه الأخطاء التي يجب أخذها في الاعتبار. على سبيل المثال، إذا قمت بتعيين مستوى الثقة إلى "مرتفع" لمنع المحتالين، فقد ينتهي بك الأمر إلى حظر المزيد من المستخدمين الصالحين، مما يتسبب في حدوث انقطاع. سيؤدي تحديد مستوى ثقة "منخفض" إلى توفير المزيد من الراحة للمستخدمين الصالحين، ولكن قد تسمح بدخول المزيد من المحتالين. ستعمل VBG معك لتوفير التوازن الأمثل بين الأمان والراحة. لاحظ أيضًا أنه يتم قياس معدل كفاءة الطاقة (EER) لتجربة واحدة. من خلال السماح بإعادة المحاولة في تطبيقك، يمكنك زيادة احتمالية تمكن المستخدم الصالح من تجاوز إعادة المحاولة الثانية أو الثالثة، حتى إذا قمت في البداية بتعيين مستوى عالٍ من الثقة لرفض المحتالين.

لاحظ أن نتائج EER وFAR وFRR تأتي من مجموعة العينات الصوتية المستخدمة لمعالجة هذه القياسات والحصول عليها. احذر من قيم EER المنخفضة للغاية التي يعلن عنها بعض البائعين، حيث يمكن التلاعب بسهولة بنتائج EER المستمدة من المختبر عن طريق إزالة العينات التي تؤثر سلبًا على النتائج. تكون نتائج EER بنفس جودة أخذ عينات البيانات التي يتم إجراؤها لحساباتها. يمكن أن تحدث نتائج غير متوقعة في العالم الحقيقي (وسوف تحدث) إذا كانت العينة الخاصة بك لا تمثل حقًا مجموعة المستخدمين النهائيين، أو اللغة واللهجة المعينة، أو نوع الجهاز المستخدم، أو البيئة التي تم جمع الكلام فيها، وما إلى ذلك. ولذلك، نوصي بمقارنة أنظمة القياسات الحيوية الصوتية استنادًا إلى المستخدمين في العالم الحقيقي، بما في ذلك تشغيل التجارب في بيئة الإنتاج المطلوبة،

من العوامل المهمة الأخرى التي تؤثر على معدل كفاءة الطاقة (EER) في العالم الحقيقي هو محتوى عينات الكلام ووجود الضوضاء. إذا كانت عينة الكلام صاخبة جدًا، أو إذا تم نطق معلومات غير صحيحة لنظام القياسات الحيوية الصوتية، فسيواجه محرك القياسات الحيوية الصوتية صعوبة في استخدام عينة الكلام لاتخاذ قرارات دقيقة. يمكن أن يؤثر استخدام أنواع مختلفة من الأجهزة أيضًا على النتائج. 

على سبيل المثال، تستخدم شبكات الهاتف المحمول تقنيات ضغط مختلفة مقارنة بالخطوط الأرضية - وهذا يؤثر على عملية القياسات الحيوية الصوتية التي تستخرج الخصائص الصوتية الفريدة من عينات الكلام.