ИММУНОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ТЕКСТОНЕЗАВИСИМОЙ ГОЛОСОВОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ

Аннотация

Предлагается иммунологическая модель клональной селекции с положительным от- бором, которая основана на принципах массово-параллельной обработки данных, наблю- даемых в искусственной иммунной системе. Модель предназначена для текстонезависимой идентификации личности по голосу. В отличие от известных парольных систем иденти- фикации голоса, предлагаемая модель реализует децентрализованное распознавание голо- совых данных путем их сопоставления с детекторами, моделирующими иммунокомпе- тентные клетки иммунной системы. Исходные голосовые признаки формируются в линей- ном предсказателе речи и представляются кепстральными коэффициентами. Последова- тельность кепстральных коэффициентов расчленяется далее на равные временные участ- ки – морфемы, представляющие собой абстрактные языковые единицы, объединяющие фонемы. Морфемы несут индивидуальную окраску воспроизводимых голосом последова- тельных временных участков речи, что позволяет продуктивно использовать их в качест- ве идентификационных признаков голоса. Сопоставление голосовых морфем с детектора- ми осуществляется по принципу позитивной селекции на основе меры близости Евклида. Принятие моделью идентификационного решения «свой-чужой» реализуется на основе статистического подхода по частоте срабатывания детекторов. Предлагаемая модель реализует идентификацию личности говорящего в темпе поступления его голосовых дан- ных. При этом идентификация личности инвариантна языку, объему и содержанию речи. Преимущество модели – полная защищенность от атак воспроизведения. Эффективная реализация модели, точность и скорость идентификации обусловлены возможностью организации высокоскоростного анализа больших объемов голосовых данных, что в пер- спективе согласуется с темпами разработки и применения вычислительных систем высо- кой производительности.