Влияние психофизиологического состояния диктора на параметры его голоса и результаты биометрической аутентификации по речевому паролю
Аннотация
В работе использовались два метода для вычисления идентификационных характеристик голоса диктора. Один из них основан на прямом преобразовании Фурье, второй — на оконном преобразовании с последующей интеграцией значений каждой гармоники всех окон. Определена информативность данных характеристик. Дана оценка того, каким образом параметры голоса и их информативность изменяются в зависимости от степени алкогольного опьянения человека и в сонном состоянии. Проведен вычислительный эксперимент по оценке надежности распознавания дикторов в пространстве выбранных признаков с помощью функционалов, основанных на формуле гипотез Байеса, мере Пирсона, мере хи-модуль, критериях Джини, Крамера-фон Мизеса, а также персептронов, обучаемых по ГОСТ Р 52633.5-2011, и сетей квадратичных форм. Дана оценка устойчивости указанных методов и функционалов к изменению психофизиологического состояния диктора в плане робастности получаемых результатов распознавания.
Литература
1. Богомолов А. В., Гридин Л. А., Кукушкин Ю. А., Ушаков И. Б. Диагностика состояния человека: математические подходы. М.: Медицина, 2003.
2. Ильин Е. П. Психофизиология состояний человека. СПб.: Питер, 2005.
3. De Waard D. The measurement of drivers’ mental workload. Traffic Safety Research Centre VSC. University of Groningen, Haren, 1996.
4. Mascord, D. J. & Heath, R. A. Behavioral and physiological indices of fatigue in a visual tracking task // Journal of Safety Research. 1992. Vol. 23. P. 19–25.
5. Епифанцев Б. Н., Ложников П. С., Сулавко А. Е., Борисов Р. В. Комплексированная система идентификации личности по динамике подсознательных движений // Безопасность информационных технологий. 2011. № 4. С. 97–102.
6. Сулавко А. Е., Еременко А. В., Борисов Р. В. Генерация криптографических ключей на основе голосовых сообщений // Прикладная информатика. 2016. № 5, С. 76–89.
7. Еременко А. В., Сулавко А. Е., Мишин Д. В., Федотов А. А. Идентификационный потенциал клавиатурного почерка с учетом параметров вибрации и силы нажатия на клавиши // Прикладная информатика. 2017. № 1 (67). Т. 12. С. 79–94.
8. Иванов А. И. Многомерная нейросетевая обработка биометрических данных с программным воспроизведением эффектов квантовой суперпозиции. Пенза: Изд-во ПНИЭИ, 2016.
9. Ложников П. С., Сулавко А. Е., Еременко А. В., Волков Д. А. Экспериментальная оценка надежности верификации подписи сетями квадратичных форм, нечеткими экстракторами и персептронами // Информационно-управляющие системы. 2016. № 5. С. 73–85.
10. Ахметов Б. С., Иванов А. И., Фунтиков В. А., Безяев А. В., Малыгина Е. А. Технология использования больших нейронных сетей для преобразования нечетких биометрических данных в код ключа доступа. Монография. Алматы: ТОО «Издательство LEM», 2014.
11. Иванов А. И. Нейросетевая защита конфиденциальных биометрических образов гражданина и его личных криптографических ключей. Монография. Пенза, 2014
12. Сулавко А. Е., Еременко А. В., Толкачева Е. В., Борисов Р. В. Комплексирование независимых биометрических признаков при распознавании субъектов на основе сетей квадратичных форм, персептронов и меры ХИ-модуль // Информационно-управляющие системы. 2017. № 1 (86). С. 50–62. doi:10.15217/issn1684-8853.2017.1.50.
13. Васильев В. И., Сулавко А. Е., Борисов Р. В., Жумажанова С. С. Распознавание психофизиологических состояний пользователей на основе скрытого мониторинга действий в компьютерных системах // Искусственный интеллект и принятие решений. 2017. № 3. С. 95–111.
14. Cерикова Н. И., Иванов А. И., Серикова Ю. И. Оценка правдоподобия гипотезы о нормальном распределении по критерию Джини для числа степеней свободы, кратного числу опытов // Вопросы радиоэлектроники. 2015. № 1 (1). С. 85–94.
15. Первушин Е. А. Обзор основных методов распознавания дикторов // Математические структуры и моделирование. 2011. Вып. 24. С. 41–54.
16. Сулавко А. Е. Сравнение функционалов на базе статистических критериев для формирования широких нейронных сетей сверхбыстрого обучения // Инфографика и информационный дизайн: визуализация данных в науке: Материалы Междунар. науч.-практ. конф. (Омск, 17–18 нояб. 2017 г.) / Минобрнауки России, ОмГТУ; SangMyungUniversity; [редкол.: О. В. Батенькина (отв. ред.) и др.]. Омск : Изд-во ОмГТУ, 2017.
17. Волчихин В. И., Иванов А. И., Фунтиков В. А. Быстрые алгоритмы обучения нейросетевых механизмов биометрико-криптографической защиты информации. Монография. Пенза: Изд-во Пензенского государственного университета, 2005.
18. Епифанцев Б. Н., Ложников П. С., Сулавко А. Е., Жумажанова С. С. Идентификационный потенциал рукописных паролей в процессе их воспроизведения // Автометрия. 2016. № 3. С. 28–36.
2. Ильин Е. П. Психофизиология состояний человека. СПб.: Питер, 2005.
3. De Waard D. The measurement of drivers’ mental workload. Traffic Safety Research Centre VSC. University of Groningen, Haren, 1996.
4. Mascord, D. J. & Heath, R. A. Behavioral and physiological indices of fatigue in a visual tracking task // Journal of Safety Research. 1992. Vol. 23. P. 19–25.
5. Епифанцев Б. Н., Ложников П. С., Сулавко А. Е., Борисов Р. В. Комплексированная система идентификации личности по динамике подсознательных движений // Безопасность информационных технологий. 2011. № 4. С. 97–102.
6. Сулавко А. Е., Еременко А. В., Борисов Р. В. Генерация криптографических ключей на основе голосовых сообщений // Прикладная информатика. 2016. № 5, С. 76–89.
7. Еременко А. В., Сулавко А. Е., Мишин Д. В., Федотов А. А. Идентификационный потенциал клавиатурного почерка с учетом параметров вибрации и силы нажатия на клавиши // Прикладная информатика. 2017. № 1 (67). Т. 12. С. 79–94.
8. Иванов А. И. Многомерная нейросетевая обработка биометрических данных с программным воспроизведением эффектов квантовой суперпозиции. Пенза: Изд-во ПНИЭИ, 2016.
9. Ложников П. С., Сулавко А. Е., Еременко А. В., Волков Д. А. Экспериментальная оценка надежности верификации подписи сетями квадратичных форм, нечеткими экстракторами и персептронами // Информационно-управляющие системы. 2016. № 5. С. 73–85.
10. Ахметов Б. С., Иванов А. И., Фунтиков В. А., Безяев А. В., Малыгина Е. А. Технология использования больших нейронных сетей для преобразования нечетких биометрических данных в код ключа доступа. Монография. Алматы: ТОО «Издательство LEM», 2014.
11. Иванов А. И. Нейросетевая защита конфиденциальных биометрических образов гражданина и его личных криптографических ключей. Монография. Пенза, 2014
12. Сулавко А. Е., Еременко А. В., Толкачева Е. В., Борисов Р. В. Комплексирование независимых биометрических признаков при распознавании субъектов на основе сетей квадратичных форм, персептронов и меры ХИ-модуль // Информационно-управляющие системы. 2017. № 1 (86). С. 50–62. doi:10.15217/issn1684-8853.2017.1.50.
13. Васильев В. И., Сулавко А. Е., Борисов Р. В., Жумажанова С. С. Распознавание психофизиологических состояний пользователей на основе скрытого мониторинга действий в компьютерных системах // Искусственный интеллект и принятие решений. 2017. № 3. С. 95–111.
14. Cерикова Н. И., Иванов А. И., Серикова Ю. И. Оценка правдоподобия гипотезы о нормальном распределении по критерию Джини для числа степеней свободы, кратного числу опытов // Вопросы радиоэлектроники. 2015. № 1 (1). С. 85–94.
15. Первушин Е. А. Обзор основных методов распознавания дикторов // Математические структуры и моделирование. 2011. Вып. 24. С. 41–54.
16. Сулавко А. Е. Сравнение функционалов на базе статистических критериев для формирования широких нейронных сетей сверхбыстрого обучения // Инфографика и информационный дизайн: визуализация данных в науке: Материалы Междунар. науч.-практ. конф. (Омск, 17–18 нояб. 2017 г.) / Минобрнауки России, ОмГТУ; SangMyungUniversity; [редкол.: О. В. Батенькина (отв. ред.) и др.]. Омск : Изд-во ОмГТУ, 2017.
17. Волчихин В. И., Иванов А. И., Фунтиков В. А. Быстрые алгоритмы обучения нейросетевых механизмов биометрико-криптографической защиты информации. Монография. Пенза: Изд-во Пензенского государственного университета, 2005.
18. Епифанцев Б. Н., Ложников П. С., Сулавко А. Е., Жумажанова С. С. Идентификационный потенциал рукописных паролей в процессе их воспроизведения // Автометрия. 2016. № 3. С. 28–36.
Опубликован
2017-07-20
Как цитировать
Сулавко, А. Е., Еременко, А. В., Борисов, Р. В., & Иниватов, Д. П. (2017). Влияние психофизиологического состояния диктора на параметры его голоса и результаты биометрической аутентификации по речевому паролю. Компьютерные инструменты в образовании, (4), 29-47. извлечено от http://cte.eltech.ru/ojs/index.php/kio/article/view/1502
Выпуск
Раздел
Информационные системы
Материал публикуется под лицензией:
