JP2004177663A - 受講者識別方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】利用者に負担をかけずに、他人を本人であると認定してしまう誤認識、本人を他人であると判定してしまう非認識ともに防止することができる受講者識別方法を提供すること。
【解決手段】一定のレベルで声紋認識を行い、声紋DB1100に登録してある声紋で本人認証ができないときには、受講管理DB1200にあらかじめ登録してある個人情報を入力させ、この入力された情報が正しかった場合には、声紋認証のレベルを下げて認証を行うことにより、認証レベルを下げた場合には、付加情報と声紋の双方で本人認証を確実に行うことができ、利用者に負担をかけずに、誤認識および非認識ともに防止することができる。
【選択図】 図1

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、声紋による本人認証を行う受講者識別方法に関し、特に、本人認証における誤認識および非認識を防止することができる受講者識別方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
ブロードバンドe−Learningなどのオンライン学習では、身代わり受講、身代わり受験を防ぐため、本人認証が求められる。
【0003】
従来、本人認証には、ID、パスワードの他に、指紋、声紋、虹彩、映像等のバイオメトリックスが用いられている。
【0004】
これらの中で声紋による本人認証は、指紋などの他の方法に比べて、学習の流れを妨げることが少ない。また、使用する機器も比較的安価なもので済むという利点がある。
【0005】
声紋認証には、あらかじめ決められた登録済みの言葉を使用して認証を行うキーワード認証と、このキーワード認証よりも長い発言を登録しておき自由な発言から認証を行うフリーワード認証と、がある。
【0006】
また、従来の音声認識を行うものとして、音声認識対象を予測して認識の制度を高めるものがある。このものは、図9に示すように、音声情報を認識する装置に、予測情報に基づいて音声情報を認識する音声認識部601と、音声情報の種類に関する知識を記憶する知識ベース606と、知識ベース606に記憶された知識を参照して認識結果を解析し、音声認識部601における次の認識対象となる音声情報の種類について予測を行って予測情報を更新する概念解析部602、メインアプリケーション603とを備えることにより、音声認識対象を予測して認識の制度を高めている(例えば、特許文献1参照)。
【0007】
【特許文献1】
特開2000−105596号公報
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の本人認証においては、他人と区別する認証レベルを高くしておくと、本人であっても他人であると判定されてしまい、逆に認証レベル低くしておくと、他人を本人であると認定してしまうという問題がある。
【0009】
そこで本発明は、声紋により本人認証ができないときには、あらかじめ登録してある個人情報を入力させ、この入力された情報が正しかった場合には、声紋認証のレベルを下げて認証を行うことにより、高い認証レベルで確認ができないときにだけ付加情報を入力させて、この付加情報と声紋の双方で本人認証を確実に行うことができ、高い認証レベルで確認ができたときには利用者に負担をかけずに、他人を本人であると認定してしまう誤認識、本人を他人であると判定してしまう非認識ともに防止することができる受講者識別方法を提供することを課題とする。
【0010】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決するため、受講者であることを主張する利用者から声紋データを受信する利用者声紋データ受信ステップと、前記利用者から受信した声紋データと、記憶している前記受講者の声紋データと、を比較して前記受講者と前記利用者とが同一人物である本人確率を求める本人確率算出ステップと、前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、同一人物であると識別する第1識別確率未満で他人であると識別する第2識別確率以上であるとき、前記利用者に前記受講者の個人情報を要求する個人情報要求ステップと、前記利用者から前記受講者の個人情報を受信する本人判定情報受信ステップと、前記本人判定情報受信ステップで受信した個人情報が、記憶している前記受講者の個人情報と一致したとき、前記利用者を前記受講者と同一人物であると識別する本人識別ステップと、を備えたことを特徴とするものである。
【0011】
したがって、他人であるとは言い切れないが声紋のみでは本人であると認証できないときに限って、利用者に個人情報の要求を行い、声紋認証で一定のレベルの認証をして、前記個人情報が正しいときに本人であると判定するので、声紋認証のレベルに応じて適切な対応ができ、利用者に負担をかけずに、安価な認識率の低い音声認識技術においても、誤認識および非認識の防止ができる受講者認識を行うことができる。
【0012】
また、本発明は、上記課題を解決するため、請求項1に記載の受講者識別方法において、本人判定情報受信ステップが、前記個人情報要求ステップで前記利用者に前記受講者の個人情報を要求してから一定期間のみ、前記受講者の個人情報を受信することを特徴とするものである。
【0013】
したがって、受講者の個人情報の受信を一定期間で打ち切るので、本人認定のための補助情報を限られた時間で入力させ、他人の成りすましを厳しく排斥することができる。
【0014】
また、本発明は、上記課題を解決するため、請求項2に記載の受講者識別方法において、前記本人確率算出ステップで求めた本人確率にしたがって、前記利用者を前記受講者と同一人物であるか否かを判定する認証確率を、前記第1識別確率未満で前記第2識別確率以上の間で設定する認証確率設定ステップと、前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、前記認証確率未満で前記第2識別確率以上であり、前記受講者の個人情報により本人認証を行ったとき、前記認証確率を下げる認証確率降下ステップと、前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、前記認証確率以上で前記第1識別確率未満であるとき、前記本人認証回数を計数する認証回数計数ステップと、前記認証回数計数ステップで計数された本人認証回数が規定回数に達しているか否かを判定する規定回数判定ステップと、前記規定回数判定ステップで前記本人認証回数が規定回数に達したと判定されたとき、前記認証確率を上げる認証確率上昇ステップと、前記利用者声紋データ受信ステップ、前記本人確率算出ステップ、前記認証回数計数ステップ、前記規定回数判定ステップを、繰り返す情報未受信時繰り返しステップと、を備え、前記個人情報要求ステップが、前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、前記認証確率未満で前記第2識別確率以上であるとき、前記利用者に前記受講者の個人情報を要求することを特徴とするものである。
【0015】
したがって、所定の認証レベルより低い場合には、個人情報の要求を行い、認証後に認証レベルを下げて認証を行い、所定の認証レベルに達している場合には、規定回数の間、個人情報の要求を行わず、規定回数に達したら認証レベルを上げるので、利用者が本人認証のための補足情報を毎回送らずに済み、受信した個人情報を有効に活用して、利用者の負担を軽減するとともに、一定期間の後、認証レベルを元に戻すことができ、確実に本人認証を行うことができる。
【0016】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について添付図面を参照しつつ説明する。
【0017】
本発明に係る受講者識別システムの概略構成図を、図1に示す。図1に示すように、受講者識別システムは、オンライン学習提供者側のサーバである受講者識別装置1000と、このオンライン学習を受講する受講者側の受講者用端末装置2000と備え、受講者識別装置1000と受講者用端末装置2000とは、ネットワーク3000を介して接続されている。受講者用端末装置2000は、受講者の各家庭等に置かれるため複数あるが、ここではネットワーク3000に接続された1台の受講者用端末装置2000について説明する。
【0018】
受講者識別装置1000は、記憶部、送受信部、制御部等からなり、受講者の情報やオンライン学習の教材等を記憶し、受講者用端末装置2000にオンライン学習を提供するものである。
【0019】
また、受講者識別装置1000の記憶部には、声紋DB1100、受講者管理DB1200、学習記録DB1300、教材コンテンツDB1400を有している。
【0020】
声紋DB1100のデータ構造を、図2に示す。声紋DB1100は、受講者の声紋データを記憶するものであり、図2に示すように、受講者ID、キーワード認証用声紋、フリーワード認証用声紋を有している。
【0021】
ここで、受講者IDは、受講者ごとの識別コードを示すものである。また、キーワード認証用声紋は、あらかじめ指定された言葉(キーワード)によって受講者の声紋認証を行う際に使用するキーワードであり、このキーワードを受講者に発声させたときの声紋データである。例えば、氏名等の6音節ぐらいの短いキーワードをあらかじめ登録しておく。フリーワード認証用声紋は、受講者が自由に発声した言葉によって受講者の声紋認証を行う際に使用する受講者の声紋データである。ここには、20秒ぐらいの自由な発言を登録しておき、判定時は10秒ぐらいの発言を使用する。
【0022】
次に、受講管理DB1200のデータ構造を、図3に示す。受講管理DB1200は、受講者の個人情報を記憶するものであり、図3に示すように、受講者ID、氏名、生年月日、本籍地、現住所、電話番号、通常の認証レベル、下げたときの認証レベル、認証モード、カウント等を有している。
【0023】
受講者IDは、上記と同様受講者ごとの識別コードであり、氏名から電話番号は、受講者の個人情報である。また、通常の認証レベルとは、普通に受講者の本人識別を行う際に、本人であると識別する最小の確率を示すものであり、下げたときの認証レベルとは、受講者の本人識別を行う際に、認証レベルを下げて本人識別を行うときの最小の確率を示すものである。認証モードとは、あらかじめ指定された言葉(キーワード)によって受講者の声紋認証を行うのか、受講者が自由に発声した言葉(フリーワード)によって受講者の声紋認証を行うのかを示すものであり、カウントは、認証レベルを下げた状態で何回本人識別処理を行ったのかを示すものである。このカウントにより、後述するように、認証レベルを下げて規定の回数(回答の回数)経過したら、認証レベルを元に戻す。
【0024】
次に、学習記録DB1300のデータ構造を、図4に示す。学習記録DB1300は、受講者の学習記録を記憶するものであり、図4に示すように、受講者ID、講座名、合計得点、問題番号、得点、解答数、解答1、解答2、声紋確認問題番号、一致する確率、補正情報、音声記録等を有している。
【0025】
受講者IDは、上記と同様受講者ごとの識別コードであり、講座名は、この受講者が受講した講座名、合計得点から解答2は、この講座での受講記録である。また、声紋確認問題番号とは、受講者識別を行うときに使用した問題番号であり、一致する確率とは、声紋認識を行ったときの本人認識確率である。補正情報とは、認証レベルを下げて本人識別を行ったときに追加判定用情報として使用された受講者の個人情報であり、音声記録とは、声紋認識を行ったときに登録された声紋データである。
【0026】
また、教材コンテンツDB1400は、オンライン学習を行う講座の教材が記憶されたものであり、詳細については、省略する。
【0027】
受講者用端末装置2000は、パソコン2100、ディスプレイ2200、マイク2300、キーボード2400を備え、ネットワーク3000を介して、受講者識別装置1000と送受信を行って、受講者がオンライン学習を行うものである。
【0028】
パソコン2100は、ネットワーク3000を介して、受講者識別装置1000から受信した情報をディスプレイ2200に表示させるとともに、内部処理を行ったり、受講者がマイク2300に発声した音声や、キーボード2400に入力した情報を、受講者識別装置1000に送信したりするものである。ディスプレイ2200は、パソコン2100に制御され、情報の表示を行うものであり、マイク2300は、受講者が発声した音声をパソコン2100に取り込むものであり、キーボード2400は、受講者の操作指示をパソコン2100に取り込むものである。
【0029】
このような受講者識別システムにおいて、受講者識別装置1000におけるオンライン学習の動作処理について説明する。
【0030】
本受講者識別装置1000を用いたオンライン学習では、講座受講に先立ち、まず受講前登録を行う。受講前登録の動作処理のフローチャートを、図5に示す。図5に示すように、受講前登録処理では、受講者の個人情報を登録する個人情報登録処理(s110)、受講者の声紋情報の登録を行う声紋情報登録処理(s120)、受講者ごとに受講者IDを発行する受講者ID発行処理(s130)を行う。
【0031】
個人情報登録処理(s110)では、受講者用端末装置2000に対して受講者の氏名、生年月日、本籍地等の個人情報を入力する入力画面を送信し、受講者の個人情報の要求を行う(s111)。この個人情報の要求に対して、受講者が受講者用端末装置2000のキーボード2400を操作し、受講者の氏名等の個人情報を入力し、受講者識別装置1000に送信してきたら、この受講者の個人情報を受信する(s112)。受講者の個人情報を受信したら、この受講者に対して受講者ごとの受講者IDを決定する(s113)。受講者IDが決定されたら、決定した受講者IDで受講管理DB1200に上記受講者の個人情報の登録を行う(s114)。
【0032】
声紋情報登録処理(s120)では、受講者用端末装置2000に対して6音節程度の特定の言葉(キーワード)とともに、このキーワードの発声要求指示を送信し、受講者の発声要求を行う(s121)。この受講者発声の要求に対して、受講者が受講者用端末装置2000のマイク2300にむかって上記キーワードを発声し、受講者識別装置1000に送信してきたら、この受講者の音声情報を受信する(s122)。受信した音声情報は、声紋DB1100に上記決定した受講者IDでキーワード認証用声紋として登録を行う(s123)。また、このときキーワード登録と同様に、受講者に自由に発言をさせて、20秒程度の発言を抽出し、フリーワード認証用声紋として登録を行っておく。
【0033】
受講管理DB1300、声紋DB1100に滞りなく登録ができたら、受講者ID発行処理(s130)を行う。受講者ID発行処理(s130)では、上記決定した受講者IDを、受講者用端末装置2000に対して送信する(s132)。この受講者IDの送信に対して、受講者が確認して、確認応答を受講者識別装置1000に送信する。受講者用端末装置2000から受講者IDの確認応答を受信したら(s133)、受講前登録処理を終了する。
【0034】
また、この受講者IDの確認処理を、上記声紋情報登録処理(s120)中で行うこともできる。この場合、受講者IDをキーワードとして使用しても良いし、受講者ID表示に対する受講者の発言をフリーワード登録として使用しても良い。
【0035】
次に、受講時の処理について、フローチャートを図6に示し、説明する。
【0036】
オンライン学習の受講者が、講義の受講を行うには、受講者用端末装置2000から受講者識別装置1000を呼び出し、受講者IDを入力し、送信する。受講者識別装置1000が、受講者用端末装置2000から受講者IDを受信すると、入力された受講者IDが本講義の受講者として登録されているか否かの認証を行う(s211)。
【0037】
受講者ID認証において、本講義の受講者でないと判断されれば、処理を終了し、受講者と認証された場合には、認証レベルを通常のレベルとするため、受講管理DB1200のカウントを“0”とする(s221)。次に、認証モードをキーワードとし(s222)、図示しないメモリ上の判定認証レベルに受講管理DB1200の通常の認証レベル(ここでは80%)を格納して、声紋認証処理を行う(s223)。この声紋認証処理(s223およびs234)については、後述する。
【0038】
この声紋認証処理(s223)において、本講義の受講者と認証されなければ、処理を終了し、認証された場合には、章単位の処理(s230)を行う。章単位の処理(s230)では、講義の学習を行い(s231)、受講者の音声回答を得る(s232)。受講者から音声回答があったら、認証モードをフリーワードとし(s233)、声紋認証処理を行う(s234)。
【0039】
この声紋認証処理(s234)において、本講義の受講者と認証されなければ、処理を終了し、認証された場合には、本講義を終了するか否かを判断する(s236)。講義を終了せずに次の章の学習を行うのであれば、講義の学習(s231)に戻って、章単位の処理を行う。本講義を終了する場合には、学習記録を行って(s240)、処理を終了する。
【0040】
次に、上記声紋認証処理について、フローチャートを図7、図8に示し、説明する。
【0041】
声紋認証処理にはいると、まず、認証モードがキーワード認証なのかフリーワード認証なのかを判定する(s311)。認証モードがキーワード認証である場合には、受講者用端末装置2000に対してキーワード送信の要求を出し(s312)、フリーワード認証である場合には、受講者用端末装置2000に対して声紋認証用の設問を出す(s313)。
【0042】
上記要求に対して受講者が、受講者用端末装置2000のマイク2300に向かってキーワードの発声または設問の解答を音声で答えると、受講者用端末装置2000のパソコン2100から受講者惜別装置1000に送られる。受講者識別装置1000では、受信した音声を用いて、声紋DB1100に記憶されている声紋との声紋判定処理を行い(s321)、受講者の声紋一致確率を獲得する。次に、この受講者の声紋一致確率が上記メモリ上の判定認証レベル以上か否かを判定する(s322)。
【0043】
ここで、受講者の声紋一致確率が認証レベルに達していなかった場合には、既に認証レベルを下げているか否かを判定する(s331)。この認証レベルの上げ下げ判定は、メモリ上の判定認証レベルと受講管理DB1200の通常の認証レベルとを比較しても良いし、受講管理DB1200のカウントの値で判定しても良い。
【0044】
既に認証レベルを下げている場合(ここでは70%)には、声紋不一致(s360)として声紋認証処理を終了する。まだ、認証レベルを下げていない場合(80%)には、認証レベルを下げて、受講者の声紋一致確率が受講管理DB1200の下げたときの認証レベル(70%)以上か否かを判定する(s332)。認証レベルを下げても、受講者の声紋一致確率が満たない場合には、声紋不一致(s360)として声紋認証処理を終了する。
【0045】
認証レベルを下げた場合に、受講者の声紋一致確率が認証レベル以上となった場合には、受講者用端末装置2000に対してランダムに個人情報の一つを要求する(s333)。受講者が受講者用端末装置2000のキーボード2400を用いて個人情報の入力を行うと、受講者用端末装置2000のパソコン2100から受講者識別装置1000に上記個人情報が送信される。受講者惜別装置1000では、上記個人情報を受信し、受信した個人情報が、受講管理DB1200に記憶されている個人情報と一致するか否かを判定する(s334)。受信した個人情報が、記憶されている個人情報と一致しない場合には、声紋不一致(s360)として声紋認証処理を終了する。
【0046】
受信した個人情報が記憶されている個人情報と一致した場合には、メモリ上の判定認証レベルに受講管理DB1200の下げたときの認証レベル(70%)を格納し(s335)、受講管理DB1200のカウントに1加算する(s336)。そして、声紋が一致したとして(s340)、声紋認証処理を終了する。
【0047】
また、上記声紋判定処理(s321)で獲得した受講者の声紋一致確率が、メモリ上の判定認証レベル以上であった場合(s322で判断)には、既に認証レベルを下げているか否かを判定する(s351)。まだ、認証レベルを下げていない場合(ここでは80%)には、声紋一致(s340)として声紋認証処理を終了する。既に、認証レベルを下げている場合(70%)には、受講管理DB1200のカウントに1加算し(s352)、カウントが規定回数に達したか否かを判定する(s353)。
【0048】
まだ、カウントが規定回数に達していない場合には、そのまま声紋一致(s340)とする。カウントが規定回数に達した場合には、メモリ上の判定認証レベルを受講管理DB1200の通常の認証レベル(80%)に戻し(S354)、受講管理DB1200のカウントを0にして(s355)、声紋一致(s340)として声紋認証処理を終了する。
【0049】
以上のように、本受講者識別システムでは、受講者の本人確認を音声情報により一旦確認し、この確認で本人である確証が得られなかった場合には、認証レベルを下げ、その代わりに補足情報によって本人である確証を求めるので、音声情報のみによる本人確認の不確実さを補うことができ、確実に本人確認を行うことができる。
【0050】
また、受講者本人確認用の音声情報を、講義中の設問に対する解答から得るので、受講者本人確認のために講義を中断されることがなく、円滑なオンライン学習を行うことができる。
【0051】
さらに、本発明に関して以下を付記する。
【0052】
(付記1)
受講者であることを主張する利用者から声紋データを受信する利用者声紋データ受信ステップと、
前記利用者から受信した声紋データと、記憶している前記受講者の声紋データと、を比較して前記受講者と前記利用者とが同一人物である本人確率を求める本人確率算出ステップと、
前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、同一人物であると識別する第1識別確率未満で他人であると識別する第2識別確率以上であるとき、前記利用者に前記受講者の個人情報を要求する個人情報要求ステップと、
前記利用者から前記受講者の個人情報を受信する本人判定情報受信ステップと、
前記本人判定情報受信ステップで受信した個人情報が、記憶している前記受講者の個人情報と一致したとき、前記利用者を前記受講者と同一人物であると識別する本人識別ステップと、
を備えたことを特徴とする受講者識別方法。
【0053】
(付記2)
付記1に記載の受講者識別方法において、
本人判定情報受信ステップが、前記個人情報要求ステップで前記利用者に前記受講者の個人情報を要求してから一定期間のみ、前記受講者の個人情報を受信することを特徴とする受講者識別方法。
【0054】
(付記3)
付記2に記載の受講者識別方法において、
前記本人確率算出ステップで求めた本人確率にしたがって、前記利用者を前記受講者と同一人物であるか否かを判定する認証確率を、前記第1識別確率未満で前記第2識別確率以上の間で設定する認証確率設定ステップと、
前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、前記認証確率未満で前記第2識別確率以上であり、前記受講者の個人情報により本人認証を行ったとき、前記認証確率を下げる認証確率降下ステップと、
前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、前記認証確率以上で前記第1識別確率未満であるとき、前記本人認証回数を計数する認証回数計数ステップと、
前記認証回数計数ステップで計数された本人認証回数が規定回数に達しているか否かを判定する規定回数判定ステップと、
前記規定回数判定ステップで前記本人認証回数が規定回数に達したと判定されたとき、前記認証確率を上げる認証確率上昇ステップと、
前記利用者声紋データ受信ステップ、前記本人確率算出ステップ、前記認証回数計数ステップ、前記規定回数判定ステップを、繰り返す情報未受信時繰り返しステップと、
を備え、
前記個人情報要求ステップが、前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、前記認証確率未満で前記第2識別確率以上であるとき、前記利用者に前記受講者の個人情報を要求することを特徴とする受講者識別方法。
【0055】
(付記4)
受講者であることを主張する利用者から声紋データを受信する利用者声紋データ受信手段と、
前記利用者から受信した声紋データと、記憶している前記受講者の声紋データと、を比較して前記受講者と前記利用者とが同一人物である本人確率を求める本人確率算出手段と、
前記本人確率算出手段で求めた本人確率が、同一人物であると識別する第1識別確率未満で他人であると識別する第2識別確率以上であるとき、前記利用者に前記受講者の個人情報を要求する個人情報要求手段と、
前記利用者から前記受講者の個人情報を受信する本人判定情報受信手段と、
前記本人判定情報受信手段で受信した個人情報が、記憶している前記受講者の個人情報と一致したとき、前記利用者を前記受講者と同一人物であると識別する本人識別手段と、
を備えたことを特徴とする受講者識別装置。
【0056】
(付記5)
受講者であることを主張する利用者から声紋データを受信する利用者声紋データ受信ステップと、
前記利用者から受信した声紋データと、記憶している前記受講者の声紋データと、を比較して前記受講者と前記利用者とが同一人物である本人確率を求める本人確率算出ステップと、
前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、同一人物であると識別する第1識別確率未満で他人であると識別する第2識別確率以上であるとき、前記利用者に前記受講者の個人情報を要求する個人情報要求ステップと、
前記利用者から前記受講者の個人情報を受信する本人判定情報受信ステップと、
前記本人判定情報受信ステップで受信した個人情報が、記憶している前記受講者の個人情報と一致したとき、前記利用者を前記受講者と同一人物であると識別する本人識別ステップと、
を備えたことを特徴とする受講者識別プログラム。
【0057】
【発明の効果】
本発明によれば、他人であるとは言い切れないが声紋のみにより本人であると認証できないときに限って、利用者に個人情報の要求を行い、声紋認証で一定のレベルの認証をして、前記個人情報が正しいときに本人であると判定するので、声紋認証のレベルに応じて適切な対応ができ、利用者に負担をかけずに、安価な認識率の低い音声認識技術においても、誤認識および非認識の防止ができる受講者認識を行うことができる。
【0058】
また、本発明によれば、受講者の個人情報の受信を一定期間で打ち切るので、本人認定のための補助情報を限られた時間で入力させ、他人の成りすましを厳しく排斥することができる。
【0059】
また、本発明によれば、所定の認証レベルより低い場合には、個人情報の要求を行い、認証後に認証レベルを下げて認証を行い、所定の認証レベルに達している場合には、規定回数の間、個人情報の要求を行わず、規定回数に達したら認証レベルを上げるので、利用者が本人認証のための補足情報を毎回送らずに済み、受信した個人情報を有効に活用して、利用者の負担を軽減するとともに、一定期間の後、認証レベルを元に戻すことができ、確実に本人認証を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る受講者識別システムを示す概略構成図である。
【図2】声紋DBのデータ構造を示す図である。
【図3】受講管理DBのデータ構造を示す図である。
【図4】学習記録DBのデータ構造を示す図である。
【図5】受講者識別装置の受講前登録の動作処理を示すフローチャートである。
【図6】受講者識別装置の受講時の動作処理を示すフローチャートである。
【図7】受講者識別装置の声紋認証処理を示すフローチャートである。
【図8】受講者識別装置の声紋認証処理を示すフローチャートである。
【図9】従来の音声認識を行う情報処理装置を示す図である。
【符号の説明】
601 音声認識部
602 概念解析部
603 メインアプリケーション
604 応答生成部
605 音声合成部
606 知識ベース
1000 受講者識別装置
1100 声紋DB
1200 受講者管理DB
1300 学習記録DB
1400 教材コンテンツDB
1210 商品情報テーブル
1220 商品管理テーブル
1230 情報判定テーブル
1240 ユーザテーブル
1250 経験価値共有DB
2000 受講者用端末装置
3000 ネットワーク

Claims (3)

  1. 受講者であることを主張する利用者から声紋データを受信する利用者声紋データ受信ステップと、
    前記利用者から受信した声紋データと、記憶している前記受講者の声紋データと、を比較して前記受講者と前記利用者とが同一人物である本人確率を求める本人確率算出ステップと、
    前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、同一人物であると識別する第1識別確率未満で他人であると識別する第2識別確率以上であるとき、前記利用者に前記受講者の個人情報を要求する個人情報要求ステップと、
    前記利用者から前記受講者の個人情報を受信する本人判定情報受信ステップと、
    前記本人判定情報受信ステップで受信した個人情報が、記憶している前記受講者の個人情報と一致したとき、前記利用者を前記受講者と同一人物であると識別する本人識別ステップと、
    を備えたことを特徴とする受講者識別方法。
  2. 請求項1に記載の受講者識別方法において、
    本人判定情報受信ステップが、前記個人情報要求ステップで前記利用者に前記受講者の個人情報を要求してから一定期間のみ、前記受講者の個人情報を受信することを特徴とする受講者識別方法。
  3. 請求項2に記載の受講者識別方法において、
    前記本人確率算出ステップで求めた本人確率にしたがって、前記利用者を前記受講者と同一人物であるか否かを判定する認証確率を、前記第1識別確率未満で前記第2識別確率以上の間で設定する認証確率設定ステップと、
    前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、前記認証確率未満で前記第2識別確率以上であり、前記受講者の個人情報により本人認証を行ったとき、前記認証確率を下げる認証確率降下ステップと、
    前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、前記認証確率以上で前記第1識別確率未満であるとき、前記本人認証回数を計数する認証回数計数ステップと、
    前記認証回数計数ステップで計数された本人認証回数が規定回数に達しているか否かを判定する規定回数判定ステップと、
    前記規定回数判定ステップで前記本人認証回数が規定回数に達したと判定されたとき、前記認証確率を上げる認証確率上昇ステップと、
    前記利用者声紋データ受信ステップ、前記本人確率算出ステップ、前記認証回数計数ステップ、前記規定回数判定ステップを、繰り返す情報未受信時繰り返しステップと、
    を備え、
    前記個人情報要求ステップが、前記本人確率算出ステップで求めた本人確率が、前記認証確率未満で前記第2識別確率以上であるとき、前記利用者に前記受講者の個人情報を要求することを特徴とする受講者識別方法。
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