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| 独自の認証方式
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お好みの組み合わせで認証を行います
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パスワード、外部メディア（USBメモリーキーなど）、音声認証(バイオメトリクス)の3種の認証方式により、
ファイルまたはフォルダを選択した後、認証情報を記録したUSBメモリーキー等の外部メディア、パスワード、
音声を組み合わせて認証し、暗号化・復号化を行います。
音声認証モードでは、音声登録した本人と復号化権限を指定したユーザー以外、ファイルを復号化できない
ため、パスワード、トークン認証のみのシステムと比べ、1ランク上のセキュリティーを提供します。
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とりわけ音声による認証には次のメリットがあるためVoiceK ES では強く推奨しております。
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◆ IDやパスワードのように他者によって解読される心配がなく、 本人以外では認証されない
◆ 認証のために特別なハードウェアを必要としない
◆ IDカードなどのように抜き忘れや紛失の恐れがない
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音声認証
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音声認証とは
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音声から個人の本人性を抽出し、音声特徴データを生成、音声モデルとして利用し、発声される音声と
照合を行います。本人確認の必要なテレフォン・サービスや受発注システムにおいて煩雑な認証手続き
を生体情報による認証（バイオメトリクス認証）によって簡便化でき、ビジネスに不可欠な認証機能を音声
で実現することができます。
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音声認証の利点
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指紋認証や顔貌認証を行う場合、指紋や顔写真を取られるのは心理的に抵抗を感じるという方が多いのは事実です。
音声（声紋）認証には、このような心理的な抵抗が少ないという特長があります。
また、電話を使う場合、遠隔地でも認証ができるという特長もあります。
さらに、音声認識を行うための標準的なパソコンのハードウェアがあれば音声（声紋）認証処理が可能で、
音声（声紋）認証のために特別のハードウェアを用意する必要がありません。
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音声認知の分類
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| 音声認識 |
音声に内在された言語的情報を検出（特徴パラメータ抽出）して、 要求された結果（意味分析結果）を表すことで一般的にコンピュー
タのような機械や装置が人間の音声言語を認知する結果をいう。 |
| 話者従属 |
あらかじめ学習に参加した人の音声に対しては優秀な認識性能を持つように設計されている。 しかし、学習に参加してない人に対しては、その性能を保障することができない。
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| 話者独立 |
あらかじめ多人数を動員して学習させてデータベースを持っており、パラメータ抽出過程で個人特有な情報を 最小化することですべての一般人に対して決まった認識性能を保障する。
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| 話者認識 |
音声の言語的情報より個人性を強調して、その個人差を認知することで話者識別、話者確認分野に分類される。
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| 話者識別 |
音声の個人的な情報を抽出して、発生した話者が現在構成されたデータベース内で話者を特定、認知するシステム。 |
| 話者確認 |
"A"と主張する話者の音声を分析してあらかじめ学習された"A"の音声と似たり寄ったりか可否を判別することで本人を確認する認証システム。
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| 音声合成 |
TTS（Text to Speech）とも言われ、文章や文をあらかじめ構成された人の音声で変換するシステム。
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