什麼是語音生物辨識技術
語音生物辨識技術能夠取代 PIN 或指紋來驗證說話者的身分。 也稱為語音辨識或語音認證。 目前這項技術被稱為語音生物辨識技術或語音生物辨識技術。 （被動語態生物辨識、Google語音生物辨識）
語音生物辨識技術的主要優勢 阿達拉：
• 輕鬆快速地存取訊息
不再發生代理商向客戶索取個人資料的耗時情況，因此時間
每個客戶的服務速度要快得多。
• 更安全
即使您自己的呼叫中心代理也能保證客戶的機密安全。
• 速度更快，語音生物辨識只需不到 7 秒即可完成驗證
• 可用於多種媒體
語音生物辨識認證 java 語音生物辨識系統 語音辨識中的語音生物識別
其他優點：
A。 減少時間 驗證
以前，每次您的 CS 想要確保呼叫者是合法的帳戶擁有者時，他都會
需要很長時間才能進行令人疲憊的問答過程，例如：
– 根據KTP詢問全名
– 問生母的娘家姓氏
– 4 位信用卡號碼
- 家庭地址
- 出生地與出生日期
- 手機號碼
- 電子郵件地址
– 有沒有額外的卡片
b. 改善客戶體驗和保密性。
顧客只要說出自己的全名，服務器就會判斷顧客的聲音是否為店主
合法的。
C。 由於提高了詐欺預防水平，可以節省資金。
d. 降低營運成本。
更短的認證時間意味著不需要大量的代理商、工作場所和
其他方式 更多的
e. 更高的安全性和更低的成本
F。 客戶很高興，員工也很滿意，因為他們每次聯繫客戶服務人員時都不會遇到私人問題。
G。 安全性和準確性較低的替代方案，需要額外的硬體成本和物理存在
首先，重要的是要知道沒有生物辨識技術是 100% 準確的。 例如， 西布阿 2014年虹膜辨識研究 系統的測定準確度可以在90%到99%之間，範圍很廣。 由於各種原因，語音生物辨識準確度也落在這個範圍內。 然而，儘管語音生物辨識技術有缺陷，但它仍然是一種非常寶貴的工具。
評估語音生物辨識系統準確性的方法是“等錯誤率”，即“EER”。 EER 是「錯誤接受率」或「FAR」（即讓詐欺者通過）等於「錯誤拒絕率」或「FRR」（即拒絕有效使用者存取）的點。 語音生物辨識評分系統是基於統計機率，因此需要考慮這些錯誤之間的權衡。 例如，如果您將信任等級設為「高」以防止詐騙者，則最終可能會阻止更多有效用戶，從而造成中斷。 設定「較低」的信任等級將為您的有效用戶提供更多安慰，但您可能會讓更多詐欺者進來。 VBG 將與您合作，提供安全性與舒適性之間的最佳平衡。 另請注意，EER 是針對單次試驗進行測量的。 透過在應用程式中允許重試，即使您最初設定了拒絕詐騙者的高置信度，也可以增加有效用戶通過第二次或第三次重試的可能性。
請注意，EER、FAR 和 FRR 結果來自用於處理和獲取這些測量值的音訊樣本集。 請注意某些供應商宣傳的非常低的 EER 值，因為透過刪除對結果產生負面影響的樣本，可以輕鬆操縱實驗室得出的 EER 結果。 EER 結果的好壞取決於為其計算執行的資料取樣。 如果您的取樣不能真正代表最終使用者群體、特定語言和方言、使用的裝置類型、收集語音的環境等，則可能（並且將會）出現意外的現實結果。 因此，我們建議您根據真實使用者來比較語音生物辨識系統，包括在您所需的生產環境中執行試驗，
影響現實世界 EER 的其他重要因素是語音樣本的內容和噪音的存在。 如果語音樣本噪音太大，或者如果向語音生物辨識系統說出不正確的訊息，則語音生物辨識引擎將難以使用語音樣本來做出準確的確定。 使用不同類型的設備也會影響結果。
例如，與固定電話相比，行動電話網路使用不同的壓縮技術，這會影響從語音樣本中提取獨特聲音特徵的語音生物辨識過程。
