Biometrische Merkmale

Stimme

Vorteile:

Einfache Authentifizierung
Gut mit Gesichts- und Lippenerkennung kombinierbar
Telefonische Authentifizierung
keine zusätzliche Hardware nötig (bis auf eine Soundkarte mit Mikrofon)

Nachteile:

Anfällig für äußere Einwirkungen (z. B. Straßengeräusche oder laute Unterhaltungen)
Kann bei (Hals-) Erkrankungen häufig nicht eingesetzt werden
Textunabhängige Methode, relativ leichte Überwindbarkeit durch Stimmaufnahmen

Fakten:

Manche Banken nutzen Spracherkennung für Telefonbanking. Der Kunde sagt Seinen Namen, Geburtsdatum und ein Passwort und das System erkennt ob es sich um den angegebenen Kunden handelt.

Allgemein

Aufgrund des komplexen Aufbaus, der menschlichen Sprachorgane sind unterschiedliche Personen durch ihre Stimme eindeutig zu identifizieren. Die Einzigartigkeit ergibt sich aus dem Aufbau des menschlichen Sprachapparats und der angelernten Sprechgewohnheiten. Es werden an ca. acht Stellen des Körpers, die unterschiedlichen Laute der Sprache gebildet.

Die Stimme ist abhängig von...

der Größe…

Mundhöhle
Kehle
Nase
Mund

der Anordnung der Muskeln…

Zunge
Kiefer
Kiefer
Gaumen

Die Höhe der menschlichen Stimme wird durch die Grundfrequenz bestimmt. Bei tiefen Männerstimmen liegt die Grundfrequenz bei 80 Hz, hohe Kinderstimmen erreichen Grundfrequenzen bis zu 330 Hz.

Lautstärke und Tonhöhe hängen nicht direkt voneinander ab. Die Eindeutigkeit der Stimme und die zeitliche Konstanz(Alterung) sind stark umstritten. Nach Herstellerangaben von Stimmerkennungssystemen ist die menschliche Stimme über längere Zeit hinaus konstant und die Erkennung kann sogar durch Erkältung und Heiserkeit nicht beeinflusst werden.

Der Gesundheitszustand kann sich aber auf FAR und FRR negativ auswirken. In der Praxis wurde bei Frauen wegen des schmäleren Stimmspektrums oft eine höhere FRR beobachtet.

Praktische Anwendung

Die einzige biometrische Technologie, die nicht visuelle Eigenschaften des Körpers vermisst, ist die Stimmerkennung.

Als Sensor zur Erfassung der Stimme werden Mikrofone verwendet.

Das Template (sog. Voiceprint) ist, je nach System, zwischen 1.500 und 3.000 Byte groß. Es werden unterschiedliche Parameter der Sprechcharakteristik, wie die Tonhöhe und die Dynamik erfasst.

Klassifikationsverfahren

Hidden-Marko-Modelle

Stochastisches Verfahren
Arbeitet mit Schätzungen dafür, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine bestimmte Folge von Merkmalsvektoren durch ein bestimmtes Wort (Modell) erzeugt wurde.

Neuronale Netze

Verfahren aus der Künstlichen Intelligenz
Mathematisches Modell, das versucht, die Arbeitsweise des Menschlichen Gehirns zu simulieren.

Grundsätzlich kann man zwischen zwei verschiedenen Methoden der Stimmerkennung unterscheiden:

textabhängige Stimmerkennung
textunabhängige Stimmerkennung

Bei der textabhängigen Stimmerkennung muss der Benutzer einen, dem System bekannten Wortlaut sprechen. Hierbei ist es umso wichtiger, dass der Anfang und das Ende des Satzes, vom System richtig digitalisiert wurde.

Ein textunabhängiges System akzeptiert das komplette Vokabular, des Benutzers als Eingabe.

Das textunabhängige System ist bei weitem schwieriger zu realisieren, weshalb auch in der Praxis meistens das textabhängige Verfahren zur Anwendung kommt. Stimmerkennungssysteme sind anfällig, für äußere Einwirkungen(z.B. Straßengeräusche oder laute Unterhaltungen) und können bei (Hals-)Erkrankungen häufig nicht eingesetzt werden.

Hinzu kommt weiters, die Überwindbarkeit durch Stimmaufnahmen. Die Überwindbarkeit für Angreifer kann wie folgt kategorisiert werden:

Geringer Aufwand
Mittlerer Aufwand
Hoher Aufwand

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