腾佑AI人工智能持续为大家分享基于生物识别的语音识别国际快讯:首席执行官表示,通过语音识别增强语音生物特征可以让Omilia处于被动认证阶段
在Omilia开发自己的语音生物识别技术之前,首席执行官DimitrisVassos得出的结论是,该公司所服务的联络中心技术市场中的许多产品更多地是关于技术本身,而不是解决业务问题。
Omilia最初是一家集成商,负责实施完全由第三方开发的软件。然后,该公司开始开发自己的技术,以填补所提供软件之间的空白。
Vassos回忆说:“零碎的东西最终变成了一个框架,而这个框架最终变成了一个平台。”
生物识别语音识别已经在市场上,但是Vassos说,整个自动化语音通道生态系统受到一个基本的可用性问题的困扰,它提供了“我们都讨厌讨厌的交互–您进入并永远都不会进入的那些IVR(交互式语音响应)系统出来。”
他解释说:“我开始意识到,使用我们现有的技术交付的东西并不是我母亲真正能够使用的东西。”“从用户体验的角度来看,该技术还不存在。”
Vassos指出,认证一直是最高的摩擦点,但是当时解决认证的通用方法是实施需要用户方面的活动的技术。大多数用户通常不使用生产中的语音生物特征认证解决方案,典型的数字是Vassos估计用户群的25%到30%。
该公司在南非,西班牙,波兰,俄罗斯和乌克兰的客户都在说同样的话。
Vassos指出:“这项技术也许可行,但用户体验不好,因此没人在使用它。”“这就是为什么我们围绕解决该问题设计一种技术的原因,并说:“好吧,如果它能够正常运行而又不会给用户带来摩擦,那么它必须是被动的。”
被动语音生物识别技术也已经存在,但通常部署在代理端,一旦客户通过IVR,就可以加入。根据Vassos的说法,即使是启用语音的IVR,被动式生物识别技术也无法在IVR上起作用,因为用户很少会说话超过三秒钟,而被动式语音识别通常仍需要10秒。
Omilia采取了一种方法,即被动生物特征语音识别必须只能在正常IVR交互过程中仅用2到3秒的语音来准确地工作,以便通过对用户透明的过程提供准确的身份验证的安全性。通过提供完整的自然语言IVR解决方案,Omilia已经拥有大量信息和技术来分析它。该公司的关键生物识别技术创新是通过提供语音识别算法中的信息来提高语音识别的准确性。
“然后,它知道您在说什么音节,知道在说什么音素,并且可以在测试样本和已注册的音频之间比较音素,”Vassos解释说。“我们设法将样本缩短到一分半到两秒半,据我所知,这是其他公司无法做到的。”
该技术是独立于文本且被动的,但是将语音识别引擎的输出应用于语音识别。这一变化不仅允许语音生物识别在系统的IVR端对用户进行身份验证,而且可以实现与代理端相同的软件,从而仅需一次注册即可进行连续身份验证,Vassos表示竞争对手必须拥有用户分别在任一侧注册。如果算法需要更多语音数据来准确地验证用户身份,Omilia的系统还可以实时通知对话管理器,从而提示提供数据的额外问题。
在最近与RBC进行的一次试点中,该银行将Omilia的技术与其他两家领先的语音生物识别技术提供商进行了比较,发现其同等错误率大大降低。
“拥有一个拥有全部三种技术的客户作为基准的真实数据点,很好地验证了我们在市场上所做的事情。”
Vassos说,随着重播和合成语音攻击变得越来越复杂,反欺诈和反欺骗是语音生物识别行业需要重点关注创新的主要领域,并且算法现在可以模仿受过更短样本训练的人。Omilia建立了专门用于缓解此类攻击的技术,以响应客户的关注。
自2002年成立以来,Omilia一直在有机地发展,最近宣布了2000万美元的A轮融资,它将用于促进其进入市场的组织。瓦索斯说,风险投资公司渴望投资于该技术,因为他说该公司“就技术和执行而言,目前都领先于我们市场上的竞争对手。”
瓦索斯希望,这为奥米利亚提供了在未来两到三年内抢占市场份额的机会,从而在不减缓其国际增长势头的情况下增加了其技术。该公司将尝试采用一种安全性方法来做到这一点,他敦促整个行业采用这种方法。使用所有可用的工具。
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