ОЦІНЮВАННЯ МАСШТАБОВАНОСТІ ГОЛОСОВИХ ЕМБЕДДІНГ-МОДЕЛЕЙ У БІОМЕТРИЧНИХ СИСТЕМАХ ВЕРИФІКАЦІЇ МОВЦЯ - Руда, Христина; Кос, Ігор; Ахмедова, Аліна (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Стрімке розгортання цифрових платформ у фінансовому секторі, державному управлінні, електронній комерції та сервісних системах створює потребу у високонадійних та масштабованих засобах автентифікації користувачів. На цьому тлі біометричні технології, зокрема системи голосової автентифікації, демонструють значний потенціал завдяки поєднанню природної зручності взаємодії, мінімальних вимог до обладнання та можливості безперервної інтеграції у голосові інтерфейси. Однак швидке зростання числа користувачів і різноманіття сценаріїв використання формують нові виклики для дослідників і розробників. Сучасні системи мають забезпечувати високу точність у режимі реального часу, підтримувати стабільність роботи при збільшенні обсягів даних і гарантувати стійкість до кібератак, включаючи атаки із застосуванням синтетичної або модифікованої мови. Особливе значення набуває здатність моделей формувати компактні, інваріантні та робастні голосові ембеддінги, які забезпечують ефективне порівняння та класифікацію у великих базах даних. У статті проведено порівняльний аналіз масштабованості сучасних нейронних архітектур для задачі верифікації мовця, з акцентом на їх продуктивності, обчислювальній складності та поведінці при збільшенні кількості зареєстрованих користувачів. Розглянуто підходи до оптимізації моделей, методи індексованого пошуку ембеддінгів, а також роль репрезентативних багатомовних корпусів у підвищенні точності в умовах акустичної та мовної варіативності. Окрему увагу приділено питанням захисту від spoofing-атак та використанню спеціалізованих методів детекції синтетичної мови як невід’ємної складової масштабованих систем голосової біометрії. Отримані результати підкреслюють необхідність комплексного підходу до побудови сучасних систем голосової автентифікації, де інженерні рішення щодо архітектури поєднуються з вимогами інформаційної безпеки, високої продуктивності та здатності до адаптації в умовах динамічного зростання цифрових сервісів.