声纹识别的实际应用
一、声纹识别的实际应用
方案背景 社保社会化以后，因为就业单位的搬迁、变更、关闭，退休人员异地养老等原因，造成投保人员频繁流动、分散。所以确定投保人的生存状况一直是社保支付理赔工作中的一个难题，全国各地陆续出现了社保基金被冒领的现象，尤其是养老保险金被冒领的情况更为严重；解决这一难题的唯一出路在于采用生物识别技术进行身份认证，而语音生物特征(声纹)识别是唯一可用于非接触式、通过电话网络远程安全控制的生物识别方法。
语音生物特征识别，又称说话人识别，俗称声纹识别，是根据说话人的发音生理和行为特征，自动识别说话人身份的一种生物识别方法。声纹识别所提供的安全性可与其他生物识别技术（如：指纹、掌形和虹膜）相媲美，而且语音采集装置造价低廉，只需电话/手机或麦克风即可，无需特殊的设备；它与说话语言无关，与方言腔调无关，不涉及隐私问题，适应人群范围很广；声音信号便于远程传输和获取，在基于电信和网络的身份识别应用中，声纹识别更为擅长，得天独厚。 养老金能否被冒领的关键问题之一就是：能否快速安全准确地远程识别和确认社保对象的身份；只要能通过某种简单方便且安全可靠的手段确保身份合法，就可以基本杜绝养老金被非法领取的现象。类似于人类的指纹和DNA，声纹也是人体独特的个性生物特征，很难找到两个声纹完全一样的人。如果能够预先采集到养老金领取人的声音样本，从中抽取出声纹识别“基因”序列，然后在定期的资格认证时，将领取人的声纹与声纹库中的声纹进行比对确认，就能够轻易地判断领取人是否合法。对于极少量的聋哑人群等特殊人群，再辅以人工检查手段确认。这样两者结合起来，不仅将大幅度降低冒领的可能性，而且极大地提供社保服务机构的工作效率。
声纹识别的主要任务包括：语音信号处理、声纹特征提取、声纹建模、声纹比对、判别决策等。社保服务对象的声纹身份认证，分为两个阶段：一是声纹注册阶段：可能在社区工作人员的现场监督下，社保服务对象采用电话语音交互应答的方式向系统输入注册语音样本，系统利用从注册语音中提取的声纹特征序列，为用户构建声纹模型；二是声纹认证阶段：社保服务对象通常会被要求定期地做资格认证，那么他/她可以随时随地通过移动/电话直接拨打社保服务热线，在远端系统的语音提示下，在线应答说话，系统自动地录取用户的语音，开展声纹识别身份认证；另外，系统可以根据电话用户语音身份认证的状况，适当地更新或者调整用户的声纹模型。 整个系统的物理结构如图所示，主要由三大部分组成：
电话通信终端：主要由养老金领取人使用，通过移动/电话进行远程非接触式声纹认证；
电脑操控终端：主要由社保管理机构的工作人员使用，通过它可以查询每期的声纹认证结果，维护用户信息和声纹数据库，对于已经不具备养老金发放资格的人员办理停止发放手续等；
服务器端：主要包括声纹识别服务器、语音识别服务器和web服务器。其中，声纹识别服务器是一个融合多种技术的服务器，它由一系列分工协作的服务子系统构成， 包括：电话语音交互应答、声纹自动识别、应用信息查询和数据库等系统。语音识别服务器，有语音合成、语音识别等子系统构成。web服务器主要是提供对受保人员的语音数据、声纹数据以及验证记录的管理功能。
采用这种高科技手段来开展社保身份认证与管理，只需要在社保机构的总部安装一套社保服务器系统，在社保经办机构安装有普通的PC机，连接普通电话线或者ISDN数字专线即可工作，客户端则仅需要一台普通的固定电话或者移动电话，使用操作简单，认证准确安全可靠。
为进一步加强社会养老保险资金的管理与监督，防止养老基金流失，人社局推出一系列的生存认证新方案。其中，基于声纹识别的社保身份认证受到极大程度的关注。
二、的生物识别技术是包括人脸识别吗
是的，生物识别技术除了人脸识别还有虹膜识别，指纹识别，静脉识别，声纹识别等。不过现在应用最火的就当属人脸识别技术了。
云脉人脸识别技术识别速度快，精度高，并且不会受到化妆，眼镜、帽子等外部因素的影响。同时还结合了活体检测技术，可避免出现视频、照片等作假情况的发生，有效保障了安全问题。
三、什么是虹膜识别？
虹膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术。它使用相当普通的照相机元件，而且不需要用户与机器发生接触。另外，它有能力实现更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各种人的注意。在所有生物识别技术中，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。
虹膜识别技术简介
虹膜特征
眼睛的虹膜是由相当复杂的纤维组织构成，其细部结构在出生之前就以随机组合的方式决定下来了，虹膜识别技术将虹膜的可视特征转换成一个512个字节的Iris Code（虹膜代码），这个代码模板被存储下来以便后期识别所用，512个字节，对生物识别模板来说是一个十分紧凑的模板，但它对从虹膜获得的信息量来说是十分巨大的。 从直径11mm的虹膜上，Dr. Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下， Dr. Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。这在生物识别技术中，所获得特征点的数量是相当大的。
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