56、语音OTP认证系统与母语识别技术研究

语音OTP认证系统与母语识别技术研究

1. 语音OTP认证系统概述

语音OTP认证系统（VOA）结合了说话人识别（SI）和一次性密码识别（OTP Identification）两个关键模块，旨在通过语音实现安全的身份验证。

1.1 OTP识别

OTP识别通过自动语音识别（ASR）模型对OTP语音进行解码。这里使用基于W2V的Conformer模型，该模型由Vakyansh团队训练并开源。模型训练分两个阶段：
1. 预训练 ：使用来自39种印度语言约35000小时的无标签语音数据。
2. 微调 ：使用700小时的印度英语标签语音数据对预训练网络进行微调。微调后的模型可在vakyansh - models获取。

解码过程中，解码器通常输出数字的拼写形式，因此设计了一个包装算法将其转换为数字输出。以下是该算法的代码：

# Algorithm 1: Digit Recognition Wrapper
def digit_recognition_wrapper(transcription):
    T = ["zero", "one", "two", "three", "four", "five", "six", "seven", "eight", "nine"]
    D = {}
    for i in range(len(T)):
        S = T[i]
        for L in range(2, len(S) + 1):
            for start in range(len(S) - L + 1):
                sub = S[start:start + L]
                D[sub] = i
    pred = ""
    for w in transcription.split():
        if w in D:
            d = D[w]
            pred += str(d)
    return pred

1.2 决策逻辑

决策模块结合SI和OTP识别模块的输出做出最终决策。只有当说话人识别和OTP识别结果都为正，系统才接受认证尝试；否则，拒绝该尝试。

2. 实验结果与分析

为了评估VOA系统的性能，进行了一系列实验，包括不同特征向量、OTP长度、训练样本数量等对系统性能的影响。

2.1 SI与X向量说话人表示

使用内部DigitUtter - IITDH数据集进行实验，比较了基于X向量和传统VQ、GMM框架的说话人识别性能。结果如下表所示：
| Vectors | Model | Accuracy |
| ---- | ---- | ---- |
| MFCC | VQ | 80% |
| MFCC | GMM | 88% |
| x - vector | SVM | 100% |
| x - vector | LR | 98% |

从表中可以看出，基于X向量的框架在说话人识别任务中表现明显优于传统框架。

2.2 不同OTP长度下的SI性能

实验观察了训练和测试时OTP长度变化对SI性能的影响。使用前三个会话生成的OTP语音提取X向量，并训练LR和SVM分类器。结果如下：

逻辑回归（Logistic Regression）

Train \ Test	1	2	3	4
1	66.26	53.06	42.26	23.33
2	55.28	87.29	87.29	81.30
3	39.72	78.05	93.57	92.96
4	29.54	66.13	86.58	96.75

支持向量机（SVM）

Train \ Test	1	2	3	4
1	29.34	27.67	31.39	22.74
2	56.29	86.09	83.07	67.15
3	41.92	79.70	93.99	93.94
4	27.94	65.33	85.71	96.40

可以看出，无论使用哪种分类器，随着OTP长度的增加，性能都有所提高，并且建议在训练和测试时使用相同的OTP长度。

2.3 不同训练OTP语音数量下的SI性能

实验确定了每个说话人进行SI任务所需的OTP语音数量。对于N = 4的情况，随机选择3000、6000个OTP语音与使用所有可能的30000个OTP语音进行比较，结果如下表：
| # Utterances per Speaker in Train Data | LR Accuracy |
| ---- | ---- |
| 3000 | 95.90% |
| 6000 | 96.75% |
| 30000 | 96.75% |

结果表明，随机选择6000个OTP语音的性能与使用所有可能的OTP语音的最大可实现性能相似。

2.4 基于模型和无模型方法的SI性能

使用内部和Kaggle数据集，比较了基于模型的LR、SVM分类器和无模型的CD方法的SI性能。结果如下表：
| Model Name | N | In - house Data Accuracy | Kaggle Data Accuracy |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| SVM | 1 | 2.00% | 90.17% |
| SVM | 2 | 80.64% | 99.55% |
| SVM | 3 | 94.01% | 99.98% |
| SVM | 4 | 95.91% | 99.996% |
| LR | 1 | 66.27% | 92.17% |
| LR | 2 | 87.29% | 99.68% |
| LR | 3 | 94.23% | 99.97% |
| LR | 4 | 96.75% | 99.99% |
| CD | 1 | 53.87% | 91.83% |
| CD | 2 | 64.68% | 99.06% |
| CD | 3 | 67.15% | 99.72% |
| CD | 4 | 74.45% | 99.91% |

可以看出，LR在N = 4时在两个数据集上都表现较好，并且说话人口音差异对性能有影响。

2.5 OTP识别性能

使用内部数据评估OTP识别任务的性能，结果如下表：
| Number of Digits | Number of samples | Accuracy |
| ---- | ---- | ---- |
| 1 | 500 | 50.70% |
| 2 | 5000 | 74.58% |
| 3 | 5000 | 78.89% |
| 4 | 5000 | 81.16% |

随着OTP长度的增加，OTP识别系统的性能也有所提高。

2.6 VOA系统性能评估

联合评估SI和OTP识别的性能，计算两者概率的交集作为组合准确率。结果如下表：
| Model | Number of digits in test Data | SI Accuracy | OI Accuracy | Combined Accuracy |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| LR | 1 | 66.26% | 50.70% | 32.87% |
| LR | 2 | 87.29% | 74.58% | 66.14% |
| LR | 3 | 93.58% | 80.18% | 75.89% |
| LR | 4 | 96.75% | 83.25% | 78.92% |
| CD | 1 | 53.09% | 50.70% | 33.27% |
| CD | 2 | 64.69% | 74.58% | 61.10% |
| CD | 3 | 67.15% | 80.18% | 65.99% |
| CD | 4 | 74.45% | 83.25% | 73.98% |

可以看出，组合准确率较低是因为认证需要SI和OTP识别任务同时正确。

2.7 内存消耗分析

对VOA系统各步骤的运行时内存消耗进行了详细分析，主要内存消耗模块包括模块导入、ECAPA TDNN模型加载、嵌入提取和vakyansh模型加载等，具体如下表：
| Step | CM | MI |
| ---- | ---- | ---- |
| Importing modules | 520 – 525 MiB | 520 – 525 MiB |
| Loading ECAPA TDNN model | 1930 – 1940 MiB | 1407 – 1417 MiB |
| Extracting embeddings | 3626 – 3628 MiB | 1695 – 1698 MiB |
| Loading trained model and predicting | 3626 – 3628 MiB | 0.2 – 0.4 MiB |
| Loading vakyansh | 4338 – 4340 MiB | 711 – 713 MiB |
| Transcription | 4340 – 4342 MiB | 2.6 – 2.9 MiB |

2.8 不同平台可行性探索

选择了三种不同性能的设备（服务器、桌面、边缘设备）评估VOA系统的计算性能和内存使用情况，结果如下表：
| # Digits | LR - Accuracy(%) | LR - Time(s) | CD - Accuracy(%) | CD - Time(s) |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| | SC | LC | OD | SC | LC | OD | SC | LC | OD | SC | LC | OD |
| 1 | 32.9 | 32.9 | 32.9 | 0.0519 | 0.5468 | 1.7357 | 33.3 | 33.3 | 33.3 | 0.0398 | 0.5284 | 1.5575 |
| 2 | 71.6 | 71.8 | 71.8 | 0.0555 | 0.7229 | 2.262 | 61.2 | 61.2 | 61.2 | 0.0424 | 0.9451 | 2.2203 |
| 3 | 85.4 | 85.4 | 85.4 | 0.0609 | 1.1859 | 2.759 | 63.4 | 63.4 | 63.4 | 0.4512 | 1.2341 | 2.9556 |
| 4 | 79 | 79 | 79 | 0.0593 | 1.3685 | 3.1377 | 70.6 | 70.6 | 70.6 | 0.0486 | 1.4675 | 3.0473 |

虽然边缘设备处理速度比服务器慢约50倍，但考虑到设备尺寸、功耗和成本，边缘设备更适合实际部署。

3. 母语识别技术

3.1 母语识别概述

母语识别（L1识别）通过分析个人第二语言（L2）语音的音频记录来识别其母语。目前，大多数L1识别研究集中在使用卷积神经网络（CNNs）对音频频谱图进行预测。

3.2 基于改进Vision Transformer的L1识别

采用改进的Vision Transformer模型分析音频频谱图进行L1识别。在NISP数据集上进行实验，该数据集包含345名说话者的5种地区语言（印地语、泰米尔语、泰卢固语、卡纳达语、马拉雅拉姆语）的英语语音录音。该模型在测试数据集上实现了97.87%的总体准确率。

4. 总结与展望

4.1 语音OTP认证系统总结

语音OTP认证系统中的说话人识别组件性能可接受，而OTP识别组件性能稍逊。未来可通过使用内部训练数据进一步微调模型来提高性能。此外，除了推理时间有延迟外，VOA系统在不同设备上的性能稳定。未来的目标是优化系统，使其适用于资源受限的环境，并集成到移动银行等实时应用中。

4.2 母语识别技术展望

基于改进Vision Transformer的母语识别方法取得了较好的效果，未来可进一步探索该模型在更多数据集和场景下的应用，以提高母语识别的准确性和泛化能力。

语音OTP认证系统与母语识别技术研究

5. 语音OTP认证系统优化建议

5.1 模型微调

• OTP识别模型 ：为了提升OTP识别组件的性能，可以使用训练OTP语音对W2V Conformer架构进行微调。具体操作步骤如下：
  1. 收集大量的训练OTP语音数据，确保数据的多样性和代表性。
  2. 使用收集到的数据对W2V Conformer模型进行重新训练，调整模型的参数，使其更适应OTP识别任务。
  3. 在微调过程中，可以采用逐步调整学习率等优化策略，以提高模型的收敛速度和性能。
• 说话人识别模型 ：使用内部训练数据对基于X向量的说话人识别模型进行进一步微调，以减少口音差异对性能的影响。操作步骤如下：
  1. 提取内部训练数据的X向量特征。
  2. 使用这些特征对基于X向量的SVM或LR模型进行微调，更新模型的参数。
  3. 在微调过程中，可以使用交叉验证等方法选择最优的模型参数。

5.2 资源优化

• 内存优化 ：分析内存消耗大的模块，如模块导入、模型加载等，尝试采用轻量级的模型或优化代码结构，减少内存占用。例如，可以使用更高效的模型压缩算法对ECAPA TDNN模型进行压缩，降低模型的内存需求。
• 计算时间优化 ：对于边缘设备，可以采用模型剪枝、量化等技术优化模型，减少计算量，提高处理速度。具体步骤如下：
  1. 使用模型剪枝算法，去除模型中对性能影响较小的参数，减少模型的复杂度。
  2. 对模型进行量化，将模型的参数从浮点数转换为整数，降低计算量和内存占用。
  3. 在优化过程中，需要对优化后的模型进行性能评估，确保其在不显著降低准确率的前提下提高处理速度。

5.3 数据利用

• 增加训练数据多样性 ：收集更多不同口音、不同环境下的语音数据，增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。可以通过网络爬虫、语音采集设备等方式收集数据。
• 合理选择训练样本 ：根据实验结果，在保证性能的前提下，合理选择训练样本数量，减少训练时间和资源消耗。例如，对于说话人识别任务，可以选择6000个OTP语音作为训练样本。

6. 语音OTP认证系统流程优化

6.1 整体流程

graph LR
    A[语音输入] --> B[说话人识别（SI）]
    A --> C[OTP识别（OI）]
    B --> D[决策模块]
    C --> D
    D --> E{认证结果}
    E -- 通过 --> F[接受认证]
    E -- 拒绝 --> G[拒绝认证]

6.2 详细步骤

1. 语音输入 ：用户通过语音设备输入包含OTP的语音信息。
2. 说话人识别（SI） ：
   • 提取语音信号的特征，如MFCC或X向量。
   • 使用训练好的分类器（如SVM、LR）对说话人进行识别。
3. OTP识别（OI） ：
   • 使用基于W2V的Conformer模型对OTP语音进行解码。
   • 通过包装算法将解码后的结果转换为数字输出。
4. 决策模块 ：
   • 验证说话人识别和OTP识别的结果。
   • 只有当两个结果都为正时，系统接受认证尝试；否则，拒绝该尝试。
5. 输出结果 ：向用户反馈认证结果。

7. 母语识别技术的拓展应用

7.1 教育领域

• 语言学习评估 ：通过母语识别技术，教师可以了解学生的母语背景，从而更好地调整教学方法和内容，提高语言学习效果。例如，对于母语为汉语的学生，在学习英语时可能会受到汉语发音和语法的影响，教师可以针对性地进行纠正和指导。
• 个性化教学 ：根据学生的母语背景，为学生提供个性化的学习资源和辅导，满足不同学生的学习需求。例如，对于母语为西班牙语的学生，可以提供更多与西班牙语相关的英语学习资料，帮助他们更好地理解和掌握英语。

7.2 人机交互领域

• 语音助手优化 ：在语音助手中集成母语识别功能，根据用户的母语背景提供更准确、更自然的语音交互服务。例如，对于母语为日语的用户，语音助手可以使用更符合日语表达习惯的语言进行回复。
• 智能客服 ：在智能客服系统中，通过母语识别技术可以更好地理解用户的需求，提供更个性化的服务。例如，对于母语为法语的用户，智能客服可以使用法语进行交流，提高用户的满意度。

7.3 安全领域

• 身份验证 ：将母语识别技术与其他身份验证方式相结合，如密码、指纹识别等，提高身份验证的准确性和安全性。例如，在进行银行转账等重要操作时，除了输入密码外，还可以通过母语识别技术验证用户的身份。
• 反恐和情报分析 ：在反恐和情报分析中，母语识别技术可以帮助识别嫌疑人的母语背景，为案件的侦破提供线索。例如，通过分析嫌疑人的语音信息，确定其母语为阿拉伯语，从而可以进一步调查其与阿拉伯地区的关联。

8. 总结

8.1 语音OTP认证系统

语音OTP认证系统在说话人识别和OTP识别方面取得了一定的成果，但仍有提升空间。通过模型微调、资源优化和合理利用数据等方法，可以进一步提高系统的性能和稳定性。同时，系统在不同设备上的性能表现稳定，为其在实际应用中的部署提供了可能。

8.2 母语识别技术

基于改进Vision Transformer的母语识别方法在NISP数据集上取得了较高的准确率，具有良好的应用前景。在教育、人机交互和安全等领域，母语识别技术都可以发挥重要作用，未来可以进一步探索其在更多场景下的应用。

8.3 未来展望

未来，语音OTP认证系统和母语识别技术有望在更多领域得到广泛应用。随着技术的不断发展和创新，相信这两项技术将不断完善，为人们的生活和工作带来更多的便利和安全保障。同时，也需要关注技术应用过程中可能出现的隐私保护、数据安全等问题，确保技术的健康发展。