想像一下在今天的時間裡丟失一張信用卡/借記卡。致電銀行並通過提供卡詳細信息，客戶ID或銀行帳號來阻止卡的過程可能很繁瑣。如果銀行具有語音生物識別機制，則所有這些操作都將變得更加簡單，在這種機制下，客戶撥打電話的那一刻，只需通過將語音輸入經過客戶的已註冊語音即可完成驗證。語音生物識別技術的最新進展正在實現這一目標。
語音已經被用作智能揚聲器的生物識別形式。例如，Google Home中的語音匹配機制允許用戶教會Google Assistant識別他們的語音，並在識別到他們的語音後查找日曆更新或消息等個人信息。滙豐銀行在銀行中提供了一種語音生物識別系統，該系統在創建語音ID時會查找100個標識符，例如重音，發音，節奏，喉嚨大小，聲道，舌頭和鼻腔的作用，這些可用於驗證客戶將來登錄。
「語音正在成為與銀行應用程序和聊天機器人進行通訊的附加渠道。但是，銀行業務需要連續的身份驗證，這就是為什麼確定講話者很重要的原因。這個想法是使用語音作為身份驗證的一種附加形式。」 Persistent Systems銀行，金融服務和保險總經理Jaideep Dhok說。
Persistent Systems和ValidSoft聯合開發了一種安全的數字語音身份驗證，用於持續的用戶驗證。它將與Persistent的銀行解決方案集成在一起。
語音生物識別系統首先處理語音輸入，以提取特定於揚聲器的特徵，以建立統計模型，也稱為語音列印或語音簽名。為了對照登記的語音驗證新輸入，重複相同的過程，並通過匹配模式獲得相似性度量。
根據ValidSoft的說法，語音輸入包括一些特性，這些特性與說話時空氣從肺部到嘴巴的流動方式有關，更確切地說，與聲道形狀對氣流的影響有關。語音生物識別系統處理的信息與說話人聲道的物理特性密切相關。
此外，語音生物識別引擎旨在處理可變性。因此，如果用戶感冒並且聽起來與其他人不同，那麼對於高級生物識別引擎而言，它的聲音將完全相同。
儘管它是最自然的生物識別形式之一，但由於背景雜訊損害了語音參考的質量，因此採用受到限制。
HSE大學和下諾夫哥羅德州立語言大學的研究人員已經開發了基於人工智慧（AI）的語音識別系統，該系統可以在信噪比為10dB或更高的情況下將此類系統的錯誤率降低到2％。
語音生物識別技術正在迅速改善，但是圍繞它們的主要問題是它是否像其他形式的生物識別技術一樣可靠。
「我們可以期望準確性會繼續提高。不過，語音生物識別技術面臨的最大挑戰之一是不良行為者複製人的語音的能力。這可以綜合完成，也可以通過使用視頻或其他錄音中的語音樣本來完成。」世界隱私論壇執行董事帕姆·迪克森說。
研究表明，基本語音識別系統可以與語音模擬或重播攻擊相結合，攻擊者可以使用高效的語音合成器和高級音頻工具播放錄製的語音來欺騙系統。
邁克菲印度分公司工程副總裁兼董事總經理Venkat Krishnapur指出，隨著技術的發展，其部署將越來越有能力通過利用每個人獨特的獨特語音質量（如重音，發音）來抵制大多數滲透嘗試。 ，語速，語調和音調。
可以利用AI和自然語言處理來使語音認證更加安全。克里希納普爾補充說：「利用人工智慧引擎的強大功能，可以利用語音生物特徵識別和自然語言理解（NLU）來以更高的準確性對個人進行身份驗證，從而使語音生物特徵識別成為未來的合理可行的指紋。」根據聲道的角色識別語音，高級識別引擎還可以通過查找最高和最低頻率或檢測音頻重放引起的失真來檢測重放攻擊，儘管這項技術已經得到了發展，但還有很多工作要做不僅可以提高安全性，還可以提高其效率。
Dixon認為語音最好與其他形式的身份驗證結合使用，例如知道密碼短語或具有ID。但是，由於存在欺騙問題，語音本身具有風險。
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