Accounting for speech quality parameters for biometric user authentication in adverse acoustic conditions
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2021-48-4-810-821Keywords:
acoustic noise, automated system, biometric authentication, speech signal, speech qualityAbstract
The article substantiates the importance of user authentication when accessing an automated system. It is shown that biometric voice authentication is widely used for its implementation. Along with the obvious advantages of the latter, there are certain limitations in the use of such biometric systems associated with the variability of the speech signal due to the individual pronunciation of the speaker, differences in the conditions for recording a speech signal during registration and identification of users, the presence of noise and distortions at the time of its registration. The experimental studies carried out allowed us to conclude that under conditions of unfavorable acoustic noises, the quality of the speech signal changes in a fairly wide range, which leads to a decrease in the effectiveness of authentication of the user of the automated system. One of the solutions to this problem is to take into account the quality parameters of the processed speech signal during the user's access to the automated system.
Acknowledgements
This research is financially supported by The Russian Science Foundation, Agreement №17-71-30029 with co-financing of Bank Saint Petersburg.
Downloads
References
ГОСТ 12.1.003-2014. ССБТ Шум. Общие требования безопасности. Дата введения 01.11.2015.
ГОСТ 34.003-90. Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения. Дата введения 01.01.1992.
ГОСТ Р 58833-2020. Защита информации. Идентификация и аутентификация. Общие положения. Дата введения 01.05.2020.
РД. Автоматизированные системы. Защита от несанкционированного доступа к информации. Термины и определения, 1992.
РД. Концепция защиты СВТ и АС от несанкционированного доступа к информации, 1992.
Рекомендация МСЭ-R BS.1116-2. Методы субъективной оценки небольшого ухудшения качества в звуковых системах, включая многоканальные звуковые системы, 2014.
СН 2.2.4/2.1.8.562-96 Шум на рабочих местах, в помещениях жилых, общественных зданий и на территории жилой застройки. Дата введения 31.10.1996.
Об информации, информационных технологиях и о защите информации: федер. закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ.
Антонова В.М., Балакин К.А., Гречишкина Н.А., Кузнецов Н.А. 2020. Разработка системы аутентификации с использованием верификации диктора по голосу. Информационные процессы, 20 (1): 10–21.
Бойко Т.А., Бойко А.А. 2020. Анализ основных тенденций мирового и российского рынков биометрических технологий. Инновации и инвестиции, 5: 72–76.
Вологдин Э.И. 2012. Цифровая звукозапись. СПб, 136 с.
Гусев С.В., Ляпушкин С.В., Коваленко М.В. 2011. Автоматизация технологических комплексов и систем в промышленности. Томск, Томский политехнический университет, 198 с.
Забегалин Е.В. 2020 Концептуальная схема организации процессной автоматизации больших военных организаций. Системы управления, связи и безопасности. 4: 1–43. DOI: 10.24411/2410-9916-2020-10401.
Илюшин М.В., Басов О.О, Дмитриев В.Т., Тарусов В.А. 2015. Качество передачи речи и его оценка. Орел, Академия ФСО России, 103 с.
Илюшин М.В., Волков А.Н., Абдуразаков М.Ю. 2019. Эволюция интрузивных психоакустических методов объективного оценивания качества передачи речевого сигнала в VoIP системах. В кн.: Радиотехника и компьютерные технологии. Труды 62-й Всероссийской научной конференции МФТИ, М., МФТИ, 128–130.
Илюшин М.В., Качин И.О., Махмудов А.И. 2020. Аналитическое моделирование процесса передачи речевой информации в сетях связи на основе прикладной программы Matlab.
В кн.: Мавлютовские чтения. Материалы XIV Всероссийской молодежной научной конференции, Уфа, РИК УГАТУ, 3 (1): 192–195.
Илюшин М.В., Дворядкин В.В., Жданов Г.В. 2020. Измерение качества восприятия речи, передаваемой в VoIP системах, на основе неинтрузивного подхода. В кн.: Радиотехника и компьютерные технологии. Труды 63-й Всероссийской научной конференции МФТИ, М., МФТИ, 68–70.
Илюшин М.В., Батенков К.А., Кравченко В.Р. 2020. Применение интрузивных методов для оценивания качества восприятия речевой информации, передаваемой по технологическим сетям связи. Информационные системы и технологии, 4(120): 107–116.
Илюшин М.В. 2021. Формализация показателей качества видеотелефонной связи в инфокоммуникационных системах специального назначения. Телекоммуникации, 11: 7–22.
Моисеев В.С., Козар А.Н., Дятчин В.В., 2006. Информационная безопасность автоматизированных систем управления специального назначения. Казань, Отечество, 382 с.
Никитин В.В. 2018.Модель и методика многомодальной аутентификации пользователя автоматизированной системы. Дисс. … канд. техн. наук. Орел, 140 с.
Поначугин А.В., Соколов В.А. 2021. Актуальные проблемы разработки и внедрения автоматизированной системы управления на городском пассажирском транспорте. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика,
(53): 1–10.
Пчеловодова Н. 2019. Российский биометрический рынок в 2019–2022 гг. Результаты масштабного исследования J'son&Partners Cosulting. Системы безопасности, 2: 88–91.
Свищев А.В., Жабин Я.О. 2020. Беспроводная и проводная система автоматизации технологии «Умный дом». Colloquium-journal, 3 (55): 18–20.
Abstract views: 204
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2021 ECONOMICS. INFORMATION TECHNOLOGIES
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
