声纹识别技术在金融领域应用的探究

栏目编辑：梁丽雯 E-mail:liven_01@

声纹识别技术在金融领域应用的探究

■ 中国人民银行福州中心支行　曾晓立 中国人民银行明溪县支行 陈志彬

作者简介： 曾晓立（1991-），女，福建漳州人，工程硕士，供职于中国人民银行福州中心支行，研究方向：金融科技创新应用与安 全监管；

陈志彬（1990-），男，福建明溪人，供职于中国人民银行明溪县支行，研究方向：网络信息安全与金融科技。收稿日期： 2019-02-19

“无处不账户，无处不密码”是对人们所处时代生动形象的概括，但密码遗忘或丢失、证明身份的物品被盗等意外又是难以避免的事情。生物识别技术利用生物个体某些生理特征的唯一性进行身份识别，相比传统的身份认证方式更加安全可靠。而声纹识别技术又以其易采集、成本低、使用方便等多重独特的优势，在生物识别领域受到了越来越多的关注，其研究与应用的价值也日益凸显。

一、声纹识别技术简介

（一）概念

声纹（Voiceprint ），是一种可用电声学仪器显示的

声波频谱，能唯一识别某人或某物的声音特征。声纹识别技术（Voiceprint Recognition），是通过提取语音信号中代表发声者身份的相关特征，进而识别出发声者身份的技术。

（二）原理

声纹识别技术主要包括两个环节：特征提取和模式匹配。

一是特征提取。获取一段用户的语音，对其进行语音端点检测、噪声和信道干扰消除等一系列操作

后，就能提取到其声纹特征。之后可以对声纹特征进行登记注册，建立该用户对应的声纹模型。

二是模式匹配。提取一段语音的声纹特征，然后

摘要：

近年来，随着互联网金融的飞速发展，生物识别技术正受到越来越多金融机构和金融科技公司的青睐，与指纹识别、人脸识别等其他生物识别技术相比，声纹识别具有语音采集更方便、识别成本更低廉、算法复杂度更低等优势。本文阐述了声纹识别在识别技术、信息安全、法律法规等方面所面临的挑战，提出了在金融领域加快声纹识别关键技术研发、拓展安全认证方式、完善相关法律法规等建议。

关键词：

声纹识别；金融领域；标准研究

栏目编辑：梁丽雯 E-mail:liven_01@

将其与已登记注册的声纹模型进行匹配，获得匹配度

得分，并根据一定的标准来判断该语音是否来自登记

库中的某个注册用户。

（三）相关技术及行业标准

声纹识别技术只能识别本人的声音，要在金融支

付领域应用还必须结合语音识别和动态密码等多项

技术，并保证说话的内容和声音的时效性，才能解决

录音假冒的问题，达到金融行业的安全要求。

2018年10月，中国人民银行发布了《移动金融基于

声纹识别的安全应用技术规范》，这是我国首个生物

特征识别安全应用的技术标准，从个人信息保护、生

命周期管理、安全可靠能力、风险综合管理等方面规

范了声纹识别技术在移动金融领域应用的监管标准。

二、声纹识别在金融领域的应用

近年来，声纹识别技术已经拓展到了人们日常生活的各个领域，如国防安全中的战场环境监听、敌我指战员鉴别，公安司法中的刑侦破案、罪犯跟踪，电子商务中的平台身份认证、语音位置服务，计算机房门禁等重要场所的身份安全认证，养老保险金领取的监督与管理，各类账户的语音密码锁和汽车声控锁等声纹锁控系统。

金融业是对误识别率容忍度极低的领域，因此，防范风险是其永恒的主题。以声纹识别为基础的技术可以满足远程身份认证、在线交易、支付和其他金融服务的安全性要求，并已逐渐广泛应用于证券交易、银行交易以及信用卡识别等金融领域。

声纹识别技术在金融领域的典型应用主要有以下几类。

（一）身份认证

传统的“用户名+密码”的身份认证方式存在极大的安全隐患，为此，随着金融科技的发展，金融机构开始积极运用指纹识别、人脸识别、声纹识别等技术，以确保客户身份鉴别数据的唯一性和准确性。英国巴克莱银行是世界上第一个使用声音识别技术进行身份认定的金融机构，其于2013年5月宣布可以在30秒内通过一般谈话验证顾客身份。国内的微信和支付宝都允许用户创建声音锁用于身份验证，其中微信支持使用声音登录系统，支付宝支持使用声音保护账号安全。2018年12月，浦发银行移动App在银行业内率先推出声纹文本认证服务，采用全程人工智能语音交互的模式识别用户的声纹，验证成功后可作为密码登录系统。

（二）转账支付

近年来，在线支付、移动支付已成为人们购物的主要支付方式，然而网银资金被恶意转出、第三方支付被盗刷等网络支付案件也不断发生。网络支付的安全性越来越受重视，在交易支付中添加指纹、声纹等识别技术，配合静态支付密码、动态短信密码、银行U盾等方式进行个人身份认证，可以有效提高交易账户资金的安全性。2008年，专注于互联网支付系统的Voice Commerce Group推出了基于声纹识别的Voice Pay服务。在国内，2011年，建设银行在电话银行系统中已使用声纹认证技术，之后又在手机银行中推广声纹支付

和声纹转账功能。

栏目编辑：梁丽雯 E-mail:liven_01@

（三）现金取款

现金取款业务一般要通过银行柜台、ATM机办理，是银行客户排队的主力军。借助生物识别技术，银行可为客户提供更为方便快捷的自助取款服务。目前，建设银行不仅在ATM机推广刷脸取款业务，还率先在手机银行中实现声纹取款功能。客户在ATM机中使用声纹验证代替银行卡和密码验证，即可实现无卡取款。

三、声纹识别技术在金融领域面临的挑战

虽然声纹识别技术在近年来发展迅速，并在金融领域得到了广泛应用，但目前仍处于探索阶段，技术尚未完全成熟，在实际应用过程中仍面临着多方面的挑战。

（一）识别技术方面的挑战

在众多因素的影响下，声纹特征会存在一定程度的不稳定性，如环境噪音干扰、说话人自身的身体状况、语音的时变性、情感的变化、语速的快慢、跨语言识别等都将造成声纹特征的变化，进而影响声纹识别结果的准确性。因此，如何通过技术手段使声纹特征更具稳定性是提高声纹识别技术的关键问题。

（二）信息安全方面的挑战

金融机构在采集声纹这一生物特征的同时，有时还会采集其他项生物特征，这使得用户更多的信息面临被泄露的风险。一旦这些生物特征信息在存储或传输中被盗取，攻击者就可执行某种身份欺骗进行攻击，而且将涉及所有使用生物特征信息的设备，对整个金融体系的安全造成极大的威胁。

（三）法律法规方面的挑战

制度法规先行于发展是行业最健康的发展模式。当前，金融领域亟待完善涉及生物识别相关的法律法规，规范声纹识别技术的市场准入、适用范围、安全监管、信息保护等内容。在此期间，监管部门和金融机构都应提高认识，确保声纹识别技术在金融领域的健康发展，保障消费者的权益。

四、声纹识别技术在金融领域应用的建议

（一）加快关键技术研发，稳固声纹识别特征

持续深化声纹识别技术与人工智能、语言处理、机器学习、移动互联网等技术的相互融合，不断优化和创新声纹识别技术的算法，有效增强识别声纹特征的稳定性。针对语音时变性的影响，应定期通知用户更新声纹模型，或者使用最新的用户数据来完成用户声纹模型的自适应更新。针对情感变化的影响，可以使用附加情感的模拟训练方法，从而获取与情感相关的声纹模型，还可以使用基于特征和模型联合优化的方法，将情感特征投射至中性特征空间，从而削弱情感信息的影响。针对语速快慢的影响，可采用文本相关声纹识别系统的时间对准方法，进而降低语速对系统性能的影响。

（二）拓展安全认证方式，严控信息外泄风险

声纹识别技术在金融领域应用的过程中，不仅要保证系统能阻止和免受各类非法攻击，同时还要确保信息在传输、存储的过程中不被截获或篡改。因此，一方面，可以采用交叉验证的方式，科学合理地将多种生物特征用于网络安全和身份验证，防范使用单一生物特征带来的安全隐患，进而提高身份认证的准确性。另一方面，加大对银行机构采集生物特征和应用生物识别技术风险管理的指导，并强化存储管控技术，合理分配员工权限，督促银行机构建立完善的生物信息资料库管理系统，严控信息外泄风险。

（三）完善相关法律法规，加速监管法规落地

金融领域应用声纹识别，无论是在支付安全，还是在个人生物信息安全和个人隐私方面，都会涉及一些法律层面的问题，因此，需要更加完善的法律法规来保护和监管。在市场准入方面，制定严格的技术审核与市场准入机制，淘汰信息技术落后、安全管理不规范的产品；在安全监管方面，建立行之有效的监管