DE19952049A1 - Verfahren und Anordnung zur Verifikation eines Sprechers anhand eines Rechners - Google Patents

Verfahren und Anordnung zur Verifikation eines Sprechers anhand eines Rechners

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    • G10L17/22Interactive procedures; Man-machine interfaces
    • G10L17/24Interactive procedures; Man-machine interfaces the user being prompted to utter a password or a predefined phrase

Abstract

Es wird ein Verfahren zur Verifikation eines Sprechers anhand eines Rechners angegeben, bei dem der Sprecher mindestens ein Codewort ausspricht. Ein Vergleich dieses ausgesprochenen Codeworts mit mindestens einem Muster verifiziert den Sprecher, falls das mindestens eine Muster mit einer vorgegebenen Mindestgüte mit dem ausgesprochenen Codewort übereinstimmt, wobei das Codewort derart ausgeführt ist, daß es aus mindestens zwei Lauteinheiten besteht, wobei mindestens eine Lauteinheit Bestandteil eines weiteren Codeworts ist.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Anordnung zur Verifikation eines Sprechers anhand eines Rechners.

Bei einer Sprecherverifikation soll ein Sprecher gegenüber einem System, z. B. im Rahmen einer Zugangskontrolle, identifiziert bzw. authentifiziert werden anhand seiner Stimme. Dabei geht es bei der Verifikation insbesondere darum, auch sicherzustellen, daß der richtige Benutzer spricht, die Eigenart des Sprechers authentifiziert ihn somit gegenüber dem System. Es ist problematisch, daß es zur Überlistung des Systems (z. B. der Zugangskontrolle) durch einen unberechtigten Benutzer (Angreifer) möglicherweise ausreichen kann, die Paßworteingabe des berechtigten Benutzers aufzunehmen und durch Abspielen der Aufnahme unberechtigt Zugang zu erlangen. Dieser Angriff ist gerade dann einfach, wenn jeder Sprecher, der sich gegenüber dem System authentifiziert, ein eigenes Paßwort hat, welches in Form gesprochener Sprache mit Mustern desselben Paßworts desselben Sprechers verglichen wird und bei ausreichend guter Übereinstimmung, Zugang zu dem System gewährt wird.

Insofern ist es von Nachteil, daß ein verhältnismäßig einfacher Angriff des Unberechtigten zum Erfolg führen kann und damit zur recht niedrigen Akzeptanz der Verifikation des Sprechers anhand seiner Äußerung beiträgt.

Die Aufgabe der Erfindung besteht darin, ein Verfahren zur Sprecherverifikation anzugeben, das sicher ist und bei seinen Anwendern auf große Akzeptanz trifft.

Diese Aufgabe wird gemäß den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche gelöst.

Zur Lösung der Aufgabe wird ein Verfahren zur Verifikation eines Sprechers anhand eines Rechners angegeben, bei dem der Sprecher mindestens ein Codewort ausspricht. Es wird ein Vergleich dieses ausgesprochenen Codeworts mit mindestens einem Muster durchgeführt. Der Sprecher wird verifiziert, falls das mindestens eine Muster mit einer vorgegebenen Mindestgüte mit dem ausgesprochenen Codewort übereinstimmt, wobei das Codewort derart ausgeführt ist, daß es aus mindestens zwei Lauteinheiten besteht, wobei mindestens eine Lauteinheit Bestandteil eines weiteren Codeworts ist. Ansonsten wird der Sprecher nicht verifiziert.

Die genannte Mindestgüte kann dabei vorteilhaft abzielen auf ein Abstandsmaß zwischen dem gesprochenen Codewort und dem mindestens einen Muster.

Durch die neue Zusammenstellung der Lauteinheiten des Codeworts ist es möglich, eine Vielzahl von Codeworten anzubieten bzw. von dem Sprecher zur Verifikation zu fordern, wobei der Sprecher nicht all die Codeworte, d. h. die Kombinationen der Lauteinheiten, (z. B. in einer Trainingsphase) gesprochen haben muß. Auch ist von Vorteil, daß sich der Benutzer kein Codewort merken muß, die Authentifikation beruht auf der Eigentümlichkeit seiner Stimme. Das zu sprechende Codewort wird von dem Rechner zufällig anhand der ihm bekannten Lauteinheiten zusammengestellt und dem Benutzer dargestellt. Dieser braucht es lediglich laut aufzusagen und der Rechner überprüft, ob zu mindestens einem Muster ein hinsichtlich der Güte der Übereinstimmung ausreichender Abstand besteht. Ist dies der Fall, hat sich der Benutzer erfolgreich gegenüber dem System authentifiziert.

Insgesamt ist mit einer hohen Wahrscheinlichkeit sichergestellt, daß, abhängig von der Anzahl der zur Verfügung stehenden Lauteinheiten, das Codewort häufig wechselt, was den eingangs erläuterten Angriff des Mitschnitts der Stimme des berechtigten Benutzers wirksam begegnet.

Eine Weiterbildung besteht darin, daß dem Sprecher das auszusprechende Codewort insbesondere angezeigt wird. Dies hat den Vorteil, daß der Sprecher sieht, welches Codewort er auszusprechen hat und sich insbesondere nicht das Codewort selbst merken muß.

Eine andere Weiterbildung besteht darin, daß der Sprecher nur dann authentifiziert wird, wenn er mehrere Codewörter jeweils mit ausreichender Mindestgüte ausgesprochen hat. Durch die Abfrage mehrere Codewörter wird das Risiko einer zufälligen Erkennung oder eines zufällig erfolgreichen Angriffs erheblich reduziert.

Auch ist es eine Weiterbildung, daß jede Lauteinheit mindestens eine Zahl umfaßt. Zahlen haben die oben angesprochene Eigenschaft, daß sie einzeln und in Kombination mit anderen Zahlen jeweils eine eigene Bedeutung haben. So können auch die Lauteinheiten, die aus einzelnen Zahlen bestehen, bunt gemischt werden, wobei sich neue Codewörter ergeben, die gerade in neuer Zusammensetzung zuvor noch nicht gesprochen worden sein müssen.

Der Vorteil liegt insbesondere darin, daß bei einer einfachen Erkennung bzw. Verifikation eines Sprechers durch Sprechen eines vorgegebenen Codeworts lediglich verglichen wird, ob der Sprecher das Codewort im Rahmen einer vorgegebenen Toleranz zu dem vorher abgespeicherten und ebenfalls von diesem Sprecher gesprochenen Muster aufgesagt hat. Ist dies der Fall, so wird der Sprecher positiv authentifiziert, ansonsten erfolgt eine Zurückweisung. Der Sprecher selbst nutzt dabei immer dieses Codewort, ein Angriff, beispielsweise mittels Aufnahmegeräts, kann somit leicht erfolgreich sein. In dem hier vorgestellten Verfahren ist es insbesondere von Vorteil, daß für den Sprecher eine Vielzahl von Codewörtern zur Verfügung stehen, deren jedes er nicht vorher gesprochen (trainiert) zu haben braucht. Damit ist die Menge der, insbesondere per Zufallsgenerator angewählten, Codewörter weitaus größer als die Menge der Wörter, die der Sprecher zuvor gesprochen hat. Dadurch erhöht sich wesentlich die Akzeptanz des Sprechers, der nicht langwierige Trainingsprozeduren über sich ergehen lassen muß.

Hierbei sei angemerkt, daß das beschriebene Verfahren auch eingesetzt werden kann, wenn dem Benutzer kein Codewort angezeigt wird. In so einem Fall muß sich der Benutzer die von Codewörter merken, die potentiell abgefragt werden könnten. Alternativ dazu merkt er sich eine (logische) Verknüpfung, mit der die Abfrage der Codewörter verbunden ist. So gibt die Verknüpfung vor, welches (sich verändernde) Codewort gerade zu sprechen ist, ohne dieses selbst anzuzeigen. Ein Beispiel hierfür besteht in der Abfrage von Datumsangaben. Hier ändern sich die Codewörter selbst, wobei für den berechtigten Benutzer, der weiß, in welcher Weise er die Datumsangabe(n) sprechen muß, ebenfalls keine aufwendigen Merkvorgänge notwendig sind.

Eine Ausgestaltung besteht darin, daß das oben beschriebene Verfahren zuvor mittels eines Trainingsverfahrens auf den jeweiligen Sprecher angepaßt wird. Dabei werden von dem Sprecher mehrere Wörter gesprochen, die automatisch in Lauteinheiten segmentiert werden. Die Lauteinheiten selbst werden abgespeichert.

Hierbei bilden die gesprochenen Lauteinheiten eine Basis für die Codewörter, die von dem Sprecher gefordert werden können.

Eine Ausgestaltung besteht darin, daß das von dem Sprecher abgefragte Codewort ein aus den segmentierten Lauteinheiten zusammengesetztes Muster ist. Hierbei sind zweckmäßig zwei aber auch mehr Lauteinheiten miteinander kombinierbar.

Auch ist es eine Ausgestaltung, daß die Segmentierung in Lauteinheiten mittels eines DTW-Algorithmus (DTW = Dynamic Time Warp) erfolgt. Eine Beschreibung des DTW-Algorithmus findet sich z. B. in [1]. Dabei werden mit diesem Verfahren insbesondere anhand der Lautstärke des gesprochenen Sprachsignals Anfang und Ende der Lauteinheiten bestimmt. Die Zeitdauer des gesprochenen Signals wird auf eine vorgegebene Zeitachse normiert (d. h. gedehnt oder gestaucht), wobei durch vorgegebene Laute im statistischen Mittel (zum Beispiel anhand des Mittelwerts oder des Medians) die Entscheidung getroffen Wird, wo sich eine (Segment-)Grenze zwischen den Lauteinheiten befindet.

Dabei ist es insbesondere von Vorteil, daß die Segmentierung anhand einer Menge vorgegebener Sprachproben (Referenzen, Referenzmodell), gegebenenfalls von unterschiedlichen Sprechern, insbesondere männlichen und weiblichen Sprechern, erfolgt. Im Rahmen des Trainings auf die Eigentümlichkeit des zu erkennenden und zu authentifizierenden Sprechers werden diese vorgegebenen (dem System beigefügten) Sprachproben, durch die eigentümlichen Sprachproben, das heißt Muster, des zu authentifizierenden Sprechers, überschrieben. Vorteilhaft sind die Sprachproben für einen Einstieg in das Training auf die eigentümliche Sprechweise des zu authentifizierenden Sprechers. Dabei ist es ferner von Vorteil, daß die Sprachproben von unterschiedlichen Sprechern stammen, so daß gerade die Segmentierung der Lauteinheiten des Sprechers anhand dieser vorgegebenen Sprachproben effizient durchgeführt werden kann.

Eine andere Weiterbildung besteht darin, daß das Muster insbesondere zweistellige Zahlen umfaßt. Dabei können weiterhin besonders vorteilhaft die Zahlen in einem Bereich von 21 bis 99 liegen. Hierbei ist es von Vorteil, daß nur wenige Zahlen von dem Sprecher trainiert werden müssen und weitaus mehr Zahlen von dem System aus Lauteinheiten zu abfragbaren Codeworten zusammengesetzt werden können.

Spricht der zu authentifizierende Sprecher die Zahlen 31 und 27 in einer Trainingsphase, so werden diese beiden Zahlen anhand der vorgegebenen Sprachproben segmentiert in:

"einund", "dreißig", "siebenund", "zwanzig".

Mit diesen Lauteinheiten ist es möglich, ohne vorheriges Training auch die Zahlen 37 und 21 abzufragen. Diese Permutation der Ziffern und der damit verbundenen Lauteinheiten macht deutlich, daß wenige Sprechproben des zu authentifizierenden Sprechers ausreichen, um aus einer großen Menge möglicher Codewörter eine Abfrage zur Verifikation starten zu können.

Auch wird zur Lösung der Aufgabe eine Anordnung zur Verifikation eines Sprechers angegeben, bei der eine Prozessoreinheit vorgesehen ist, die derart eingerichtet ist, daß

  • a) für den Sprecher mindestens ein Codewort aussprechbar ist;
  • b) ein Vergleich des ausgesprochenen Codeworts mit mindestens einem Muster durchführbar ist;
  • c) der Sprecher verifiziert wird, falls das mindestens eine Muster mit einer vorgegebenen Mindestgüte mit dem ausgesprochenen Codewort übereinstimmt, wobei das Codewort derart ausgeführt ist, daß es aus mindestens zwei Lauteinheiten besteht, wobei mindestens eine Lauteinheit Bestandteil eines weiteren Codewortes ist;
  • d) bei dem der Sprecher ansonsten nicht verifiziert wird.

Die Anordnung ist insbesondere geeignet zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens oder einer seiner vorstehend erläuterten Weiterbildungen.

Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nachfolgend anhand der Zeichnungen dargestellt und erläutert.

Es zeigen

Fig. 1 ein Verfahren zur Verifikation eines Sprechers mit vorherigem Training;

Fig. 2 Schritte eines Verfahrens zur automatischen Segmentierung eines Sprachsignals;

Fig. 3 eine Prozessoreinheit.

Fig. 1 zeigt eine Skizze mit Schritten eines Verfahrens zur Verifikation eines Sprechers mit vorherigem Training. In einem Training 101 werden Lauteinheiten 102, die zunächst in Form vorgegebener Sprachproben vorliegen, an den zu verifizierenden Sprecher adaptiert (siehe Fig. 2 mit zugehöriger Beschreibung). Die Sprecherverifikation 103 ermittelt zunächst zufällig ein Codewort aus Lauteinheiten 102 (vgl. Schritt 104). Das Codewort wird vorzugsweise dem zu verifizierenden Sprecher angezeigt, woraufhin er es ausspricht, das gesprochene Codewort wird in einem Schritt 105 aufgenommen und in einem Schritt 106 mit einem Muster aus den trainierten Lauteinheiten 102 verglichen. Ist der Abstand des ausgesprochenen Codeworts von dem Muster kleiner als eine vorgegebene Schwelle, so wird der Sprecher verifiziert, im anderen Fall wird der Sprecher nicht verifiziert, das Codewort wird als von dem zu verifizierenden Sprecher stammend abgelehnt (siehe Schritt 107).

Fig. 2 zeigt Schritte eines Verfahrens zur automatischen Segmentierung eines Sprachsignals. In einem Block 201 ist eine segmentierende Äußerung "21" in deren Energieverlauf über der Zeit (Signalpegel) dargestellt. Anhand einer vorgegebenen Schwelle für den Signalpegels (Unterscheidung: Signal - kein Signal) werden in einem Schritt 202 die Grenzen der zu segmentierenden Äußerung bestimmt. Es ergibt sich ein Bereich 206. Jede Sprachprobe (Referenzmodell) 203 stellt die gleiche Äußerung "21", gesprochen von unterschiedlichen Sprechern, dar, wobei in den Sprachproben jeweils der Verlauf der Segmentgrenzen zwischen den Lauteinheiten, hier zwischen "einund" und "zwanzig", bekannt ist. Die Sprachproben 203 werden in einem dynamischen Mustervergleich 204 herangezogen, um aus der zu segmentierenden Äußerung 201 innerhalb der Wortgrenzen 206 zu bestimmen, wo die Trennung zwischen den Lauteinheiten "einund" und "zwanzig" liegt. Block 205 zeigt mehrere mögliche Verläufe 207, 208 und 209 zwischen den Lauteinheiten "einund" und "zwanzig". Durch geeignete Mittelwertbildung, insbesondere Bestimmung des Medians, ergibt sich als geeignete Unterteilung der Lauteinheiten die Grenze 208. Im Rahmen des dynamischen Mustervergleichs 204 werden die Wortgrenzen der zu segmentierenden Äußerung 206 auf die jeweiligen Wortgrenzen der Repräsentanten des Referenzmodells 203 abgebildet, das heißt gedehnt oder gestaucht. Dadurch ist eine Zuordnung der im Referenzmodell bekannten Unterteilungen der Lauteinheiten möglich, da nun die Wortgrenzen auf einen gleichen Zeitabschnitt normiert sind.

Eine Alternative besteht darin, die Segmentierung mittels eines HMM-Algorithmus (HMM: Hidden Markov Modelle) durchzuführen. Dabei sind die leistungsfähigen HMM-Modelle äußerst rechenzeitintensiv und benötigen viel Arbeitsspeicher. Die HMMs beruhen auf einer statistischen Datenbasis, die insbesondere die Wahrscheinlichkeit der Übergänge von Lauteinheiten umfaßt. Eine Portierung auf neu zu kombinierende Lauteinheiten ist äußerst aufwendig.

Das in Fig. 2 beschriebene Verfahren ist dagegen wesentlich resourcenschonender die Segmentierung mittels HMMs. Mit dem beschriebenen Referenzmodell, das insbesondere sechs Referenzen von sechs verschiedenen Sprechern (drei männlichen und drei weiblichen) umfaßt, bei denen die benötigten Lauteinheitsgrenzen bekannt sind, liefert sechs unterschiedliche Unterteilungen (angedeutet mit den drei Linien 207, 208 und 209), die den sechs Silbengrenzen bzw. Lauteinheitsgrenzen des Referenzmodells zugeordnet sind.

Ein weiterer Vorteil besteht darin, daß eine Portierung in eine andere Sprache keine komplette Datenbank zur Wortsegmentierung benötigt, sondern lediglich mit den erwähnten sechs Referenzmodellen (Sprechern) auskommt.

In Fig. 3 ist eine Prozessoreinheit PRZE dargestellt. Die Prozessoreinheit PRZE umfaßt einen Prozessor CPU, einen Speicher MEM und eine Input/Output-Schnittstelle IOS, die über ein Interface IFC auf unterschiedliche Art und Weise genutzt wird: Über eine Grafikschnittstelle wird eine Ausgabe auf einem Monitor MON sichtbar und/oder auf einem Drucker PRT ausgegeben. Eine Eingabe erfolgt über eine Maus MAS oder eine Tastatur TAST. Auch verfügt die Prozessoreinheit PRZE über einen Datenbus BUS, der die Verbindung von einem Speicher MEM, dem Prozessor CPU und der Input/Output-Schnittstelle IOS gewährleistet. Weiterhin sind an den Datenbus BUS zusätzliche Komponenten anschließbar, z. B. zusätzlicher Speicher, Datenspeicher (Festplatte) oder Scanner.
Literaturverzeichnis:
[1] Hiroaki Sakoe und Seibi Chiba: "Dynamic Programming Algorithm Optimization for Spoken Word Recognition". In: N. Rex Dixon und Thomas B. Martin, "Automatic Speech & Speaker Recognition", IEEE Press, New York, 1979.

Claims (12)

1. Verfahren zur Verifikation eines Sprechers anhand eines Rechners,
  • a) bei dem der Sprecher mindestens ein Codewort ausspricht;
  • b) bei dem ein Vergleich des ausgesprochenen Codeworts mit mindestens einem Muster durchgeführt wird;
  • c) bei dem der Sprecher verifiziert wird, falls das mindestens eine Muster mit einer vorgegebenen Mindestgüte mit dem ausgesprochenen Codewort übereinstimmt, wobei das Codewort derart ausgeführt ist, daß es aus mindestens zwei Lauteinheiten besteht, wobei mindestens eine Lauteinheit Bestandteil eines weiteren Codewortes ist;
  • d) bei dem der Sprecher ansonsten nicht verifiziert wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Sprecher zum Aussprechen des Codeworts aufgefordert wird, indem das auszusprechende Codewort dem Sprecher angezeigt wird.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem der Sprecher nur dann authentifiziert wird, wenn er mehrere Codewörter jeweils mit ausreichender Mindestgüte ausgesprochen hat.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem jede Lauteinheit mindestens eine Zahl umfaßt.
5. Verfahren zum Trainieren von Mustern, die zur Verifikation eines Sprechers nach einem der vorhergehenden Ansprüchen herangezogen werden,
  • a) bei dem der Sprecher mehrere Wörter spricht, die automatisch in Lauteinheiten segmentiert werden;
  • b) bei dem die Lauteinheiten abgespeichert werden.
6. Verfahren nach Anspruch 5, bei dem das vom Sprecher abgefragte Codewort ein aus den segmentierten Lauteinheiten zusammengesetztes Muster ist.
7. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, bei dem die Segmentierung in Lauteinheiten mittels eines DTW-Algorithmus durchgeführt wird.
8. Verfahren nach Anspruch 7, bei dem anhand mehrerer vorgegebener Sprachproben die Segmentierung erfolgt.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 8, bei dem durch die Sprachproben des zu verifizierenden Sprechers die Sprachproben durch sprecherspezifische Muster ersetzt werden.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Muster zweistellige Zahlen umfaßt.
11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Muster zweistellige Zahlen im Bereich von 21 bis 99 umfaßt.
12. Anordnung zur Verifikation eines Sprechers, bei der eine Prozessoreinheit vorgesehen ist, die derart eingerichtet ist, daß
  • a) für den Sprecher mindestens ein Codewort aussprechbar ist;
  • b) ein Vergleich des ausgesprochenen Codeworts mit mindestens einem Muster durchführbar ist;
  • c) der Sprecher verifiziert wird, falls das mindestens eine Muster mit einer vorgegebenen Mindestgüte mit dem ausgesprochenen Codewort übereinstimmt, wobei das Codewort derart ausgeführt ist, daß es aus mindestens zwei Lauteinheiten besteht, wobei mindestens eine Lauteinheit Bestandteil eines weiteren Codewortes ist;
  • d) bei dem der Sprecher ansonsten nicht verifiziert wird.
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