想象一下在今天的时间里丢失一张信用卡/借记卡。致电银行并通过提供卡详细信息，客户ID或银行帐号来阻止卡的过程可能很繁琐。如果银行具有语音生物识别机制，则所有这些操作都将变得更加简单，在这种机制下，客户拨打电话的那一刻，只需通过将语音输入经过客户的已注册语音即可完成验证。语音生物识别技术的最新进展正在实现这一目标。
语音已经被用作智能扬声器的生物识别形式。例如，Google Home中的语音匹配机制允许用户教会Google Assistant识别他们的语音，并在识别到他们的语音后查找日历更新或消息等个人信息。汇丰银行在银行中提供了一种语音生物识别系统，该系统在创建语音ID时会查找100个标识符，例如重音，发音，节奏，喉咙大小，声道，舌头和鼻腔的作用，这些可用于验证客户将来登录。
“语音正在成为与银行应用程序和聊天机器人进行通讯的附加渠道。但是，银行业务需要连续的身份验证，这就是为什么确定讲话者很重要的原因。这个想法是使用语音作为身份验证的一种附加形式。” Persistent Systems银行，金融服务和保险总经理Jaideep Dhok说。
Persistent Systems和ValidSoft联合开发了一种安全的数字语音身份验证，用于持续的用户验证。它将与Persistent的银行解决方案集成在一起。
语音生物识别系统首先处理语音输入，以提取特定于扬声器的特征，以建立统计模型，也称为语音打印或语音签名。为了对照登记的语音验证新输入，重复相同的过程，并通过匹配模式获得相似性度量。
根据ValidSoft的说法，语音输入包括一些特性，这些特性与说话时空气从肺部到嘴巴的流动方式有关，更确切地说，与声道形状对气流的影响有关。语音生物识别系统处理的信息与说话人声道的物理特性密切相关。
此外，语音生物识别引擎旨在处理可变性。因此，如果用户感冒并且听起来与其他人不同，那么对于高级生物识别引擎而言，它的声音将完全相同。
尽管它是最自然的生物识别形式之一，但由于背景噪声损害了语音参考的质量，因此采用受到限制。
HSE大学和下诺夫哥罗德州立语言大学的研究人员已经开发了基于人工智能（AI）的语音识别系统，该系统可以在信噪比为10dB或更高的情况下将此类系统的错误率降低到2％。
语音生物识别技术正在迅速改善，但是围绕它们的主要问题是它是否像其他形式的生物识别技术一样可靠。
“我们可以期望准确性会继续提高。不过，语音生物识别技术面临的最大挑战之一是不良行为者复制人的语音的能力。这可以综合完成，也可以通过使用视频或其他录音中的语音样本来完成。”世界隐私论坛执行董事帕姆·迪克森说。
研究表明，基本语音识别系统可以与语音模拟或重播攻击相结合，攻击者可以使用高效的语音合成器和高级音频工具播放录制的语音来欺骗系统。
迈克菲印度分公司工程副总裁兼董事总经理Venkat Krishnapur指出，随着技术的发展，其部署将越来越有能力通过利用每个人独特的独特语音质量（如重音，发音）来抵制大多数渗透尝试。 ，语速，语调和音调。
可以利用AI和自然语言处理来使语音认证更加安全。克里希纳普尔补充说：“利用人工智能引擎的强大功能，可以利用语音生物特征识别和自然语言理解（NLU）来以更高的准确性对个人进行身份验证，从而使语音生物特征识别成为未来的合理可行的指纹。”根据声道的角色识别语音，高级识别引擎还可以通过查找最高和最低频率或检测音频重放引起的失真来检测重放攻击，尽管这项技术已经得到了发展，但还有很多工作要做不仅可以提高安全性，还可以提高其效率。
Dixon认为语音最好与其他形式的身份验证结合使用，例如知道密码短语或具有ID。但是，由于存在欺骗问题，语音本身具有风险。
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