음성 생체 인식이란 무엇입니까?
PIN이나 지문을 대신하여 화자의 신원을 확인할 수 있는 음성 생체인식 기술입니다. 그렇지 않으면 음성 인식 또는 음성 인증이라고도 합니다. 현재 이 기술을 음성 생체 인식 또는 음성 생체 인식이라고 합니다. (수동태 생체 인식, Google 음성 생체 인식)
음성 생체인식의 가장 큰 장점 위치 :
• 정보에 쉽고 빠르게 액세스
상담원이 고객에게 개인 데이터를 요청하는 데 시간이 많이 소요되는 일이 더 이상 발생하지 않으므로 시간이 걸립니다.
고객 당 서비스가 훨씬 빠릅니다.
• 훨씬 더 안전함
고객의 비밀은 자체 콜센터 상담원을 통해서도 안전하게 보장됩니다.
• 훨씬 더 빠릅니다. 음성 생체인식을 통해 확인하는 데 7초도 채 걸리지 않습니다.
• 다양한 매체에 활용 가능
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다른 장점:
ㅏ. 시간 단축 입증
이전에는 CS가 발신자가 합법적인 계정 소유자인지 확인하려고 할 때마다
다음과 같은 피곤한 질문과 답변 과정을 수행하는 데는 오랜 시간이 걸립니다.
– KTP에 따라 이름을 물어보세요
– 생모의 결혼 전 성을 묻는다
– 신용카드번호 4자리
- 집 주소
- 태어난 장소와 날짜
- 휴대 전화 번호
- 이메일 주소
– 추가 카드가 있나요?
비. 고객 경험 및 기밀 유지가 향상되었습니다.
고객은 성명만 말하면 서버가 고객의 목소리가 소유자인지 여부를 판단합니다.
정당한.
씨. 사기 방지 수준이 높아져 비용이 절감됩니다.
디. 운영 비용 절감
인증 시간이 짧다는 것은 대리인, 작업장 및 작업장 수가 필요하지 않음을 의미합니다.
다른 수단 더
이자형. 보안 강화 및 비용 절감
에프. 고객센터에 연락할 때마다 개인적인 질문을 받지 않기 때문에 고객도 만족하고 직원도 만족합니다.
g. 추가 하드웨어 비용과 물리적 존재가 필요한 덜 안전하고 정확한 대안
우선, 생체 인식이 100% 정확할 수는 없다는 점을 아는 것이 중요합니다. 예를 들어, 세부 아 2014년 홍채인식 연구 시스템 정확도를 결정하는 범위는 90~99% 사이일 수 있습니다. 음성 생체 인식 정확도도 여러 가지 이유로 이 범위에 속합니다. 그러나 불완전함에도 불구하고 음성 생체인식은 매우 귀중한 도구입니다.
음성 생체 인식 시스템의 정확성을 평가하는 방법은 "Equal Error Rate", 즉 "EER"입니다. EER은 "거짓 수락률" 또는 "FAR"(즉, 사기꾼이 통과하도록 허용)이 "거짓 거부율" 또는 "FRR"(즉, 유효한 사용자에 대한 액세스 거부)과 동일한 지점입니다. 음성 생체 인식 채점 시스템은 통계적 확률을 기반으로 하므로 이러한 오류 간에는 고려해야 할 절충점이 있습니다. 예를 들어, 사기꾼을 방지하기 위해 신뢰 수준을 '높음'으로 설정하면 더 많은 유효 사용자를 차단하게 되어 혼란을 초래할 수 있습니다. "낮은" 신뢰 수준을 설정하면 유효한 사용자에게 더 많은 편안함을 제공하지만 더 많은 사기꾼을 허용할 수 있습니다. VBG는 귀하와 협력하여 보안과 편안함 사이의 최적의 균형을 제공합니다. 또한 EER은 단일 시도에 대해 측정됩니다. 애플리케이션에서 재시도를 허용하면 처음에 사기꾼을 거부하도록 높은 수준의 신뢰도를 설정했더라도 유효한 사용자가 두 번째 또는 세 번째 재시도를 통과할 가능성을 높일 수 있습니다.
EER, FAR 및 FRR 결과는 이러한 측정값을 처리하고 얻는 데 사용되는 오디오 샘플 세트에서 나옵니다. 실험실에서 추출한 EER 결과는 결과에 부정적인 영향을 미치는 샘플을 제거하여 쉽게 조작할 수 있으므로 일부 공급업체에서 광고하는 매우 낮은 EER 값에 주의하세요. EER 결과는 계산을 위해 수행된 데이터 샘플링만큼만 우수합니다. 샘플링이 최종 사용자 인구, 특정 언어 및 방언, 사용된 장치 유형, 음성이 수집된 환경 등을 실제로 대표하지 않는 경우 예기치 않은 실제 결과가 발생할 수 있습니다. 따라서 원하는 제작 환경에서 테스트를 실행하는 것을 포함하여 실제 사용자를 기반으로 한 음성 생체 인식 시스템을 비교하는 것이 좋습니다.
실제 EER에 영향을 미치는 다른 중요한 요소는 음성 샘플의 내용과 소음의 존재입니다. 음성 샘플이 너무 시끄럽거나 잘못된 정보가 음성 생체 인식 시스템에 전달되는 경우 음성 생체 인식 엔진은 음성 샘플을 사용하여 정확한 결정을 내리는 데 어려움을 겪게 됩니다. 다양한 유형의 장치를 사용하는 것도 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
예를 들어, 휴대폰 네트워크는 유선 전화와 비교하여 다른 압축 기술을 사용합니다. 이는 음성 샘플에서 고유한 음성 특성을 추출하는 음성 생체 인식 프로세스에 영향을 미칩니다.
