Khám phá Voice Biometrics: Công nghệ xác thực danh tính qua giọng nói

Sinh trắc học giọng nói (Voice Biometrics) đang trở thành một xu hướng quan trọng trong việc xác thực danh tính và bảo mật thông tin. Với sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo và máy học, Voice Biometrics mở ra nhiều cơ hội mới trong việc cải thiện sự an toàn và tiện ích trong giao tiếp giữa con người và máy móc. Trong bài viết này, FPT.AI sẽ cùng bạn tìm hiểu về công nghệ Voice Biometrics, cách thức hoạt động, các ưu nhược điểm, cũng như các ứng dụng và triển vọng của công nghệ này trong tương lai.

Voice Biometrics là gì?

Voice Biometrics là công nghệ sinh trắc học tận dụng các đặc điểm âm học (tần số, âm sắc, nhịp điệu) và các yếu tố sinh lý học như độ cao và hình thái giọng nói của mỗi người để phân biệt và xác minh danh tính. Quy trình xác minh danh tính bằng công nghệ Voice Biometrics gồm 3 bước sau:

• Thu thập dữ liệu: Giọng nói từ người dùng sẽ được thu thập thông qua các thiết bị như điện thoại hoặc microphone.
• Phân tích giọng nói: Hệ thống tiến hành trích xuất đặc điểm giọng nói, phân tích các yếu tố đặc trưng như tần số, nhịp điệu, âm sắc để tạo ra một mô hình giọng nói riêng biệt, hay còn gọi là “voiceprint” sau đó lưu trữ vào cơ sở dữ liệu.
• Đối chiếu và xác thực danh tính: Khi có yêu cầu xác thực, giọng nói của người dùng sẽ được ghi nhận và so sánh với mô hình giọng nói đã được lưu trữ. Nếu mức độ tương đồng giữa giọng nói hiện tại và voiceprint đủ cao, hệ thống sẽ xác nhận danh tính của người dùng.

>>> XEM THÊM: Thông báo giao dịch bằng giọng nói (AI Voice Banking) – Xu thế tất yếu của Ngân hàng số

Các thành phần chính của một hệ thống Voice Biometrics

Voice Biometrics là một hệ thống phức tạp, hoạt động dựa trên nhiều thành phần tích hợp để phân tích và xác thực danh tính người dùng thông qua giọng nói. Dưới đây là các thành phần chính của hệ thống này:

• Giọng nói (Speech Signal): Đây là tín hiệu âm thanh do người sử dụng phát ra, được thu âm qua các thiết bị như micro hoặc điện thoại. Giọng nói của mỗi người mang những đặc điểm âm học độc nhất như cao độ, nhịp điệu (cách nói nhanh hoặc chậm) và âm sắc (chất giọng), là cơ sở để phân tích và xác minh danh tính.
• Máy ghi âm: Chất lượng âm thanh mà máy ghi âm thu được là yếu tố then chốt, quyết định độ chính xác của các bước phân tích và nhận diện tiếp theo. Để đạt được chất lượng âm thanh tốt nhất, các máy ghi âm được thiết kế để giảm thiểu nhiễu và hạn chế ảnh hưởng từ môi trường xung quanh. Một số thiết bị hiện đại còn được tích hợp công nghệ giảm tiếng ồn, giúp cải thiện hiệu quả trong những môi trường ồn ào.
• Phần mềm phân tích giọng nói: Phần mềm phân tích giọng nói là trung tâm của hệ thống Voice Biometrics, chịu trách nhiệm xử lý tín hiệu giọng nói và trích xuất các đặc trưng âm thanh độc đáo của người dùng. Phần mềm này sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning) để phân tích những yếu tố như tần số, âm sắc và nhịp điệu của giọng nói, từ đó tạo ra một mô hình giọng nói riêng biệt cho từng cá nhân.
•  Hệ thống xác thực: Hệ thống xác thực đảm nhận vai trò xác minh danh tính người dùng dựa trên giọng nói. Khi người dùng cần truy cập hệ thống, giọng nói của họ sẽ được thu thập và so sánh với dữ liệu đã lưu trữ trong cơ sở dữ liệu: Nếu giọng nói trùng khớp, người dùng sẽ được xác thực và cấp quyền truy cập; nếu không, truy cập sẽ bị từ chối. Để tăng cường bảo mật, hệ thống xác thực có thể được kết hợp với các phương pháp khác như mã OTP (One-Time Password), dấu vân tay hoặc nhận diện khuôn mặt.
• Thành phần bảo mật: Khi giọng nói được thu thập, dữ liệu này sẽ được mã hóa bằng các thuật toán bảo mật tiên tiến trước khi lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Các phương pháp bảo mật hiện đại như chứng chỉ số, mã hóa dữ liệu và mã OTP cũng được sử dụng để bảo vệ thông tin cá nhân, ngăn chặn các hành vi xâm nhập trái phép hoặc đánh cắp dữ liệu.

>>> XEM THÊM: Chuyển văn bản thành giọng nói miễn phí bằng công nghệ Text to Speech

Các loại Voice Biometrics

Voice Biometrics được chia thành 2 loại khác nhau. Mỗi loại sử dụng cách tiếp cận riêng để phân tích và xác thực danh tính người dùng dựa trên giọng nói, cụ thể như sau:

• Text-dependent Voice Biometrics: Yêu cầu người dùng phải nói một câu xác định hoặc một đoạn văn bản cụ thể trong mỗi lần xác thực, chẳng hạn như “Mở khóa thiết bị của tôi”. Phương pháp này mang lại độ chính xác cao do nội dung nhận dạng được kiểm soát. Tuy nhiên, việc phải lặp lại cùng một câu có thể gây phiền phức cho người dùng.
• Text-independent Voice Biometrics: Không yêu cầu người dùng nói một câu cụ thể. Hệ thống có thể nhận diện giọng nói từ bất kỳ nội dung nào mà người dùng phát âm theo thời gian thực mà không yêu cầu người dùng phải dừng lại để nói một câu cụ thể. Điều này làm cho phương pháp trở nên linh hoạt và phù hợp hơn với các tình huống yêu cầu bảo mật liên tục hoặc đảm bảo tính xác thực xuyên suốt, như hội nghị trực tuyến.

>>> XEM THÊM: Voicebot: Lực lượng lao động thiết yếu thời kỹ thuật số

Ưu điểm và nhược điểm của Voice Biometrics

Ưu điểm lớn nhất của Voice Biometrics là sự tiện lợi và dễ sử dụng. Người dùng không cần phải ghi nhớ mật khẩu hay mã PIN, chỉ cần nói là có thể xác thực nhanh chóng. Hơn nữa, công nghệ này cung cấp một lớp bảo mật mạnh mẽ nhờ vào tính độc đáo của giọng nói, rất khó để giả mạo hoặc sao chép. Điều đáng chú ý là Voice Biometrics không yêu cầu thiết bị chuyên dụng. Các thiết bị phổ biến như điện thoại di động hoặc máy tính đều có thể hỗ trợ thu âm và tích hợp hệ thống này.

Tuy nhiên, các tổ chức cần cân nhắc kỹ trước khi triển khai Voice Biometrics. Bởi lẽ, độ chính xác của hệ thống rất dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố môi trường như tiếng ồn hoặc khi người dùng bị bệnh khiến giọng nói thay đổi. Ngoài ra, việc triển khai hệ thống Voice Biometrics đòi hỏi chi phí đầu tư ban đầu lớn về công nghệ và cơ sở hạ tầng.

>>> XEM THÊM: Callbot là gì? Ưu điểm khi ứng dụng callbot trong công việc

Ứng dụng của Voice Biometrics

Voice Biometrics có thể được triển khai trong nhiều lĩnh vực khác nhau như Hành chính công, BFSI (Banking, Financial Services, and Insurance), Thương mại điện tử, Chăm sóc sức khỏe, Giao thông vận tải, Quốc phòng & An ninh,… Dưới đây là những tình huống cụ thể mà Voice Biometrics đang được áp dụng:

• Xác thực tài khoản ngân hàng và giao dịch trực tuyến: Voice Biometrics có thể được sử dụng để xác thực giao dịch trong các ứng dụng ngân hàng trực tuyến, giúp người dùng thực hiện giao dịch một cách an toàn
• Xác thực OTP lớp 2 trong giao dịch ngân hàng: Voice Biometrics cho phép người dùng đọc mã OTP hoặc mật khẩu bằng giọng nói thay vì phải nhập từ bàn phím, loại bỏ sự phụ thuộc vào mật khẩu hoặc mã PIN truyền thống, mang lại sự tiện lợi và bảo mật cao hơn trong các giao dịch tài chính.
• Thanh toán bằng giọng nói (Voice Pay): Công nghệ này hỗ trợ thực hiện giao dịch thanh toán chỉ bằng lệnh thoại, giúp cải thiện tốc độ và sự thuận tiện trong mua sắm hoặc các giao dịch tài chính.
• Giám định hình sự và xác minh đoạn ghi âm: Trong lĩnh vực pháp lý, Voice Biometrics được sử dụng để phân tích và xác minh các đoạn ghi âm, hỗ trợ trong việc điều tra và chứng minh tội phạm.
• Ứng dụng trong hội họp và phân tích giọng nói: Hệ thống có thể bóc tách giọng nói của từng người tham gia, đồng thời ghi lại nội dung mà họ trình bày, giúp tối ưu hóa việc quản lý thông tin trong các cuộc họp hoặc hội thảo.

Trong thực tế, trợ lý ảo T’aiO – một giải pháp tích hợp công nghệ Voice Biometrics của FPT.AI, đã giúp TPBank nâng cấp trải nghiệm khách hàng lên một tầm cao mới nhờ khả năng xác thực qua giọng nói độc nhất của mỗi khách hàng. T’aiO có thể nhận diện giọng nói chính xác, tự động xác nhận các thông tin giao dịch như số tiền, loại giao dịch và người thụ hưởng để cho phép khách hàng thực hiện chuyển khoản, nạp tiền, khóa/ mở thẻ mà không cần chạm tay

Trợ lý ảo T’aiO còn sử dụng Deep Learning nhận diện chính xác ngôn ngữ theo vùng miền, độ tuổi và văn phong nói đồng thời đảm bảo an toàn dữ liệu theo tiêu chuẩn bảo mật quốc tế PCI-DSS. Trong cuộc đua của các ngân hàng số, giải pháp này đã giúp TPBank tạo dấu ấn riêng, giúp người khiếm thị và người cao tuổi tiếp cận dịch vụ ngân hàng một cách thuận tiện hơn đồng thời chinh phục thế hệ khách hàng trẻ nhờ tính tiện lợi và khả năng tiết kiệm thời gian.

Tóm lại, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ AI và máy học, Voice Biometrics không chỉ tăng cường bảo mật mà còn nâng cao trải nghiệm người dùng nhờ vào tính tiện lợi và chính xác. Công nghệ này được dự đoán là sẽ tiếp tục tăng trưởng mạnh mẽ, trở thành một phần không thể thiếu trong các hệ thống bảo mật hiện đại, nhờ những cải tiến trong thuật toán phân tích giọng nói và sự phổ biến của các thiết bị thông minh.

Hy vọng bài viết trên của FPT.AI đã mang đến cho bạn thông tin bổ ích. Nếu cần tư vấn chuyên sâu hơn về các giải pháp trợ lý ảo, hãy liên hệ ngay với chúng tôi.

>>> XEM THÊM:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? 3 Ứng dụng thực tế của NLP (Natural Language Processing)
• Generative AI là gì? Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024
• AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và AI Chatbot