izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"10.32446/0368-1025it.2020-5-58-65izmertech-1796Research ArticleАКУСТИЧЕСКИЕ ИЗМЕРЕНИЯACOUSTIC MEASUREMENTSСпособ обновления голосовых образцов в Единой биометрической системе в режиме реального времениMethod of real-time updating for voice templates in the Unified Biometric SystemСавченкоВ. В.SavchenkoV. V.

Нижний Новгород

Vladimir V. Savchenko

Nizhniy Novgorod

vvsavchenko@yandex.ruСавченкоА. В.SavchenkoA. V.

Нижний Новгород

Andrey V. Savchenko

Nizhniy Novgorod

avsavchenko@hse.ruНижегородский государственный лингвистический университетРоссияNizhniy Novgorod State Linguistic UniversityRussian FederationНациональный исследовательский университет «Высшая школа экономики»РоссияNational Research University Higher School of EconomicsRussian Federation202007072023055865Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20232023ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/1796

Статья написана в развитие идей из предыдущей работы авторов [5]. Рассмотрена задача автоматизированного контроля качества голосовых образцов, зарегистрированных и хранящихся в Единой биометрической системе России. Предложено решение проблемы своевременного обновления собранных образцов, так как с течением времени они утрачивают свои потребительские качества. Исследован новый показатель акустического качества голосовых образцов в информационной метрике Кульбака–Лейблера и предложен метод его измерений в моменты обращений пользователей в систему с запросами на обслуживание. Показан пример практической реализации предложенного метода в режиме реального времени. С применением авторского программного обеспечения проведён натурный эксперимент, получены количественные оценки периода обновления голосовых образцов, даны рекомендации по их практическому применению. Полученные результаты можно использовать при разработке новых и модернизации существующих систем и технологий автоматизированного контроля качества и адаптивного обновления образцов биометрических персональных данных.

The article was written in the development of ideas from a previous work of the authors [5]. The task of automated quality control of voice templates, which were registered and stored in the Unified Biometric System is considered. A solution to the problem of timely updating of the collected templates is proposed, since over time they lose their consumer qualities. A new indicator of the acoustic quality of voice templates in the Kullback–Leibler information metric was investigated and a method for measuring it at the moments when users contacting the system with service requests was proposed. An example of the practical implementation of the proposed method is shown. Using the author's software, a full-scale experiment was conducted, quantitative estimates of the period for updating voice templates were obtained, and recommendations were given on their practical application. The results can be used to develop new and modernize existing systems and technologies for automated quality control and updating of biometric personal data templates.

акустика речиакустические измеренияречевой сигналбиометрияединая биометрическая системаголосовой образецголосовая идентификацияголосовая верификация.speech acousticsacoustic measurementsspeech signalbiometricunified biometric systemvoice templatevoice identificationvoice verification.ReferencesSingh M., Singh R., Ross A., Information Fusion, 2019, vol. 52, no. 12, pp. 187–205. DOI:10.1016/j.inffus.2018.12.003Singh M., Singh R., Ross A., Information Fusion, 2019, vol. 52, no. 12, pp. 187–205. DOI:10.1016/j.inffus.2018.12.003Barra S., Castiglione A., Narducci F., De Marsico M., Nappi M., Image and Vision Computing, 2018, vol. 76, no. 8, pp. 27–37. DOI:10.1016/j.imavis.2018.05.001Barra S., Castiglione A., Narducci F., De Marsico M., Nappi M., Image and Vision Computing, 2018, vol. 76, no. 8, pp. 27–37. DOI:10.1016/j.imavis.2018.05.001Chowdhury F., Selouani S. A., O’Shaughnessy D., In book: Signal and Image Processing for Biometrics, John Wiley & Sons, Inc., 2013, pp. 131–148. DOI:10.1002/9781118561911.ch7Chowdhury F., Selouani S. A., O’Shaughnessy D., In book: Signal and Image Processing for Biometrics, John Wiley & Sons, Inc., 2013, pp. 131–148. DOI:10.1002/9781118561911.ch7Smallman M., Biometric Technology Today, 2017, vol. 2017, no. 1. pp. 5–7. DOI:10.1016/S0969-4765(17)30013-9Smallman M., Biometric Technology Today, 2017, vol. 2017, no. 1, pp. 5–7. DOI:10.1016/S0969-4765(17)30013-9Савченко В. В., Савченко А. В. Метод измерений показателя акустического качества аудиозаписей, подготовленных для регистрации и обработки в Единой биометрической системе // Измерительная техника, 2019. № 12. С. 46–52. DOI:10.32446/0368-1025it.2019-12-40-46Savchenko V. V., Savchenko A. V., Measurement Techniques, 2019, vol. 62, no. 12, pp. 46–52. DOI:10.32446/0368-1025it.2019-12-40-46Kekre H. B., Bharadi V. A., 2009 IEEE International Advance Computing Conference, Patiala, India. Pub. IEEE, 2009, pp. 535–540. DOI:10.1109/IADCC.2009.4809068Kekre H. B., Bharadi V. A., 2009 IEEE International Advance Computing Conference, Patiala, India, Pub. IEEE, 2009, pp. 535–540. DOI:10.1109/IADCC.2009.4809068Anzar S. M., Amala K., Rajendran R., Computers & Electrical Engineering, 2016, vol. 50, no. 2, pp. 10–25. DOI:10.1016/j.compeleceng.2015.12.003Anzar S. M., Amala K., Rajendran R., Computers & Electrical Engineering, 2016, vol. 50, no. 2, pp. 10–25. DOI:10.1016/j.compeleceng.2015.12.003Matveev Y., Lecture Notes in Computer Science, 2013, vol. 8113, pp. 345–353. DOI:10.1007/978-3-319-01931-4_46Matveev Y., Lecture Notes in Computer Science, 2013, vol. 8113, pp. 345–353. DOI:10.1007/978-3-319-01931-4_46Sholokhov A., Kinnunen T., Vestman V., Lee K. A., Computer Speech & Language, 2019. vol. 59, no. 10, pp. 101–110. DOI:1016/j.csl.2019.101024Sholokhov A., Kinnunen T., Vestman V., Lee K. A., Computer Speech & Language, 2019. vol. 59. no. 10, pp. 101–110. DOI:1016/j.csl.2019.101024Hansen J., Bořil H., Speech Communication, 2018. vol. 101, no. 5, pp. 94–108. DOI:10.1016/j.specom.2018.05.004Hansen J., Bořil H., Speech Communication, 2018, vol. 101, no. 5, pp. 94–108. DOI:10.1016/j.specom.2018.05.004Heald Sh., Klos S., Nusbaum H., In book Neurobiology of Language, USA, Academic Press, 2015, pp. 195–208. DOI:10.1016/B978-0-12-407794-2.00017-1Heald Sh., Klos S. Nusbaum H., In book Neurobiology of Language, USA, Academic Press, 2015, pp. 195–208. DOI:10.1016/B978-0-12-407794-2.00017-1Чучупал В. Я. Неявная модель вариативности произношения для автоматического распознавания речи // Машинное обучение и анализ данных. 2016. Т. 2. № 4. С. 370-377. DOI:10.21469/22233792.2.4.01Chuchupal V. Ya., Mashinnoe obuchenie i analiz dannykh, 2016, vol. 2, no. 4, pp. 370–377 (in Russian). DOI:10.21469/22233792.2.4.01Pat. US 8 775178 B2. United States. Int. Cl.7 G10L 15/063. Updating a voice template / Yukari M., Masami N., International Business Machines Corp., No. 2008-275807, Oct. 27, 2008 – No. US 2010/01065O1 A1, Apr. 29, 2010. Pub. Apr. 9, 2013, 11 p.Pat. US 8 775178 B2. United States. Int. Cl.7 G10L 15/063. Updating a voice template / Yukari M., Masami N., International Business Machines Corp., No. 2008-275807, Oct. 27, 2008 – No. US 2010/01065O1 A1, Apr. 29, 2010. Pub. Apr. 9, 2013, 11 p.Savchenko V. V., Radiophysics and Quantum Electronics, 2015, vol. 58, no. 5, pp. 373-379. DOI:10.1007/s11141-015-9611-4Savchenko V. V., Radiophysics and Quantum Electronics,Протокол натурных испытаний. URL: https://sites.google.com/site/frompldcreators/protocol_3-1.pdf (дата обращения: 02.11.2019)., vol. 58, no. 5, pp. 373–379. DOI:10.1007/s11141-015-9611-4Kullback S., Information Theory and Statistics, N. Y., Dover Publications, 1997, 432 p., available at:https://www.amazon.com/Information-Theory-Statistics-Dover-Mathematics/dp/0486696847Protokol naturnykh ispytanii, available at: https://sites.google.com/site/frompldcreators/protocol_3-1.pdf(accessed:02.11.2019)(in Russian).Савченко В. В., Савченко Л. В. Метод измерений показателя разборчивости речевого сигнала в информационной метрике Кульбака–Лейблера // Измерительная техника. 2019. № 9. С. 59–64. DOI: 10.32446/0368-1025it.2019-9-59-64Kullback S., Information Theory and Statistics, N.Y., Dover Publications, 1997, 432 p., available at:https://www.amazon.com/Information-Theory-Statistics-Dover-Mathematics/dp/0486696847Savchenko V. V., Journal of Communications Technology and Electronics, 2019, vol. 64, no. 6, pp. 590–596. DOI:10.1134/S1064226919060093Savchenko V. V., Savchenko L. V., Measurement Techniques, 2019, vol. 61, no. 9, pp. 59–64. DOI:10.1007/s11018-019-01702-1Савченко В. В. Метод измерений показателя акустического качества речи на основе теоретико-информационного подхода // Измерительная техника. 2018. № 1. С. 60–64. DOI:10.32446/0368-1025it.2018-1-60-64Savchenko V. V., Journal of Communications Technology and Electronics, 2019, vol. 64, no. 6, pp. 590–596. DOI:10.1134/S1064226919060093Программно-аппаратный комплекс Phoneme Training. URL:https://sites.google.com/site/frompldcreators/produkty-1/phonemetraining(дата обращения:02.11.2019).Savchenko V. V., Measurement Techniques, 2018, vol. 61, no. 1, pp. 79–84. DOI:10.1007/s11018-018-1391-8Savchenko V. V., Savchenko A. V., Journal of Communications Technology and Electronics, 2016, vol. 61, no. 4, pp. 430–435. DOI:10.1134/S1064226916040112Programmno-apparatnyi kompleks Phoneme Training, available at: https://sites.google.com/site/frompldcreators/produkty-1/phonemetraining(accessed:02.11.2019) (in Russian).Muller P. H., Neumann P., Storm R., Tafeln der mathematischen Statistik, Leipzig, VEB Fachbuchverlag, 1973, 279 p. DOI:10.1002/bimj.19740160816Savchenko V. V., Savchenko A. V., Journal of Communications Technology and Electronics, 2016, vol. 61, no. 4, pp. 430–435. DOI:10.1134/S1064226916040112Savchenko V. V., Savchenko A. V., Radioelectronics and Communications Systems, 2019, vol. 62, no. 5, pp. 276–286. DOI:10.3103/S0735272719050042Muller P. H., Neumann P., Storm R., Tafeln der mathematischen Statistik, Leipzig, VEB Fachbuchverlag, 1973, 279 p. DOI:10.1002/bimj.19740160816Benesty J., Sondhi M. M., Huang Y., Linear prediction: In Springer handbook of speech processing. Part B, N.Y., Springer, 2008, pp. 111–121. DOI:10.1007/978-3-540-49127-9_7Savchenko V. V., Savchenko A. V., Radioelectronics and Communications Systems, 2019, vol. 62, no. 5, pp. 276–286. DOI:10.3103/S0735272719050042Benesty J., Sondhi M. M., Huang Y., Linear prediction: In Springer handbook of speech processing. Pt. B, N. Y., Springer, 2008, pp. 111–121. DOI:10.1007/978-3-540-49127-9_7Benesty J., Sondhi M. M., Huang Y., Linear prediction: In Springer handbook of speech processing. Pt. B, N. Y., Springer, 2008, pp. 111–121. DOI:10.1007/978-3-540-49127-9_7

The authors declare that there are no conflicts of interest present.