Synaptics und ID R&D starten KI-gestützte Sprachbiometrie für sichere Zahlungsauthentifizierung

Jüngste Durchbrüche in der künstlichen Intelligenz haben Sprachbiometrie über Identifikation und Personalisierung hinaus vorangetrieben und ermöglichen nun sichere Zahlungsauthentifizierung. Synaptics und ID R&D bieten nun eine KI-gestützte Sprachbiometrie-Lösung mit integriertem Anti-Spoofing, die direkt auf Synaptics' SoCs läuft und für die Neural Processing Unit (NPU) der VS600-Serie optimiert ist. Die Technologie ist auf Edge-Geräte wie Set-Top-Boxen (STBs), Smart Speaker und Heimsicherheitssysteme zugeschnitten.

Synaptics liefert KI-fähige SoCs an Smart-Home-Produkte, die Video-, Audio- und Imaging-Streams verarbeiten. Ein gängiges Szenario ist eine STB mit Kameras für Videokonferenzen, wo sofortige sprachbasierte Authentifizierung Benutzerinteraktionen straffen kann.

Sprachbiometrie ist nun präzise genug, um Zahlungsauthentifizierung in Smart-Home-Geräten zu ermöglichen

„Sprache wird zum Standard-Interface für Set-Top-Boxen und andere Smart-Home-Geräte“, sagte Vineet Ganju, Vice President of Marketing bei Synaptics, gegenüber EE Times. „Sprachsteuerung lässt Nutzer Dienste wie Netflix handsfrei navigieren, und das Hinzufügen biometrischer Authentifizierung entfernt die Notwendigkeit für PINs oder Fernbedienungspasswörter.

Wenn ein Zuschauer beispielsweise einen Pay-per-View-Titel auswählt, kann das System die Stimme des Nutzers sofort authentifizieren und den Kauf autorisieren, was die Reibung drastisch reduziert und die User Experience insgesamt verbessert“, fügte Ganju hinzu.

On-Device-Enrollment

ID R&Ds KI extrahiert mehr als 400 akustische Merkmale – Frequenz, Tonhöhe, Aussprache, Akzent und andere feine Nuancen – aus jedem Sprachsample. Im Gegensatz zu früheren Systemen ist die Technologie sprachagnostisch und funktioniert mit jeder gesprochenen Phrase. Die Enrollment erfolgt lokal auf dem Gerät: Der Nutzer wiederholt eine Phrase dreimal, woraufhin das Modell die stimmliche Signatur des Nutzers lernt.

Der Algorithmus liefert eine False Acceptance Rate (FAR) von weniger als 1 zu 10.000, vergleichbar mit den Chancen, dass jemand eine PIN errät. Die False Rejection Rate (FRR) liegt bei etwa 5 %, und die Spoof Acceptance Rate (SAR) für Replay- oder synthetische Angriffe liegt unter 7 %, was dem Android-Biometrie-Standard für sicheres Entsperren entspricht.

„Durch die Kombination einer FAR von 1/10.000 mit Anti-Spoofing, das den 7-%-Android-Benchmark übertrifft, bieten wir eine robuste Grundlage für sprachbasierte Zahlungsautorisierung“, sagte John Amein, Senior Vice President of Sales bei ID R&D.

Anti-Spoofing-Fähigkeiten

Das Anti-Spoofing-Modul nutzt ebenfalls KI. Es sampelt Audio mit einer Rate, die die typische 3.500-Hz-Bandbreite menschlicher Sprache weit übersteigt, und erfasst höherfrequente Artefakte, die zwischen Live-Stimmen und Wiedergabegeräten unterscheiden. Diese Analyse deckt subtile Inkonsistenzen auf – wie Phasenverschiebungen oder übermäßig glatte Übergänge –, die Menschen übersehen mögen, aber KI detektieren kann. Das System kennzeichnet auch synthetische Stimmen, die von Text-to-Speech-Engines generiert werden, die, obwohl zunehmend realistisch, noch detektierbare Anomalien aufweisen.

Neural Processing Unit Performance

Synaptics' VS600-Serien-SoCs verfügen über eine dedizierte NPU. Die VS680 NPU liefert 6,75 TOPS, während die neuere VS640 1 TOPS bietet und eine Balance zwischen Performance und Kosten schafft. Beide NPUs bieten ausreichend Rechenleistung, um ID R&Ds Sprachbiometrie- und Anti-Spoofing-Algorithmen parallel auszuführen. In Benchmark-Tests beschleunigte die NPU die Spracherkennung um das Zehnfache im Vergleich zur CPU, während die CPU-Auslastung um den Faktor drei sank.

Synaptics stellt ein Developer-Toolset bereit, das Partnern wie ID R&D ermöglicht, ihre Algorithmen für die NPU anzupassen. ID R&D ist Synaptics' erster Partner in diesem Bereich, und Synaptics plant, mit weiteren Anbietern für zukünftige Anwendungen jenseits der Sprachbiometrie zu kooperieren.

„Wir erwarten, dass Spracherkennungs-Engines, die einen vollständigen englischen Wortschatz abdecken, offline auf der 1-TOPS-NPU laufen können“, sagte Ganju. „Diese Fähigkeit gewährleistet ein reibungsloses Out-of-the-Box-Erlebnis für Nutzer, die nicht sofort mit WLAN verbunden sind.

Der initiale Software-Build von ID R&D wird noch diesen Monat auf Synaptics' VS600-Entwicklungskits verfügbar sein.

>> Dieser Artikel wurde ursprünglich auf unserer Schwesterseite EE Times veröffentlicht.