[發明專利]面向物聯網服務隱私保護聲紋識別方法及系統、移動終端

有效

• 申請號: 201910267624.2
• 申請日: 2019-04-03
• 公開（公告）號: CN110166424B
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發明（設計）人: 朱輝;李祁;寇笑語;李暉;張紫鈴;楊曉鵬
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: H04L9/40
• 分類號: H04L9/40;G10L17/06
• 代理公司: 西安長和專利代理有限公司 61227
• 代理人: 何畏

1.一種面向物聯網服務隱私保護聲紋識別系統，其特征在于，所述面向物聯網服務隱私保護聲紋識別系統包括：

模型訓練端，用于完成系統初始化，預先設置好計算中要用到的矩陣；

客戶端，用于用戶聲紋數據和身份信息的采集，生成和保存加密所需的密鑰，并在本地對聲紋數據和身份信息進行安全加密，然后上傳給服務端；

客戶端進一步包括：

密鑰管理模塊，包括密鑰生成子模塊、可信存儲模塊；用于生成安全加密模塊進行加密計算時所需的密鑰，并將注冊時生成的密鑰存儲在本地，在識別時提取出使用；

注冊i-vector加密算法具體包括：

輸入：i-vector向量w_e，LDA矩陣P，(n+γ)×(n+γ)隨機可逆矩陣M₁，M₂；UBM矩陣參數(n+γ)維向量H；

輸出：加密后的密文{C_i，C_e}

信道補償：

將T_e擴展成(n+γ)維向量其第(n+1)，(n+2)，…，(n+γ)個元素均設為1；

向量對角化：

W_D＝D×A，其中A是(n+γ)×(n+γ)階矩陣，并且A_i×H^T＝1，A＝[A₁，A₂，…，A_(n+γ)]^T

加密：C_i＝M₁×W_D×M₂

返回C_i，C_e；

安全加密模塊，包括注冊加密子模塊、識別加密子模塊；用于分別在注冊時和識別時對聲紋特征向量和用戶身份信息加密并發送給服務端；

用戶信息采集模塊，包括聲紋數據采集子模塊、身份信息采集子模塊；用于采集用戶的語音信息和身份信息，并生成聲紋特征向量；

物聯網終端設備，存儲已加密的用戶的注冊聲紋數據和身份信息數據，并且在用戶申請登錄識別時，接受已加密的用戶的識別聲紋數據和身份信息數據，然后進行對比計算，并將識別結果返回給客戶端；

所述服務端進一步包括：

信息存儲模塊，包括加密向量存儲子模塊、身份信息存儲子模塊；用于存儲客戶端上傳的已加密的聲紋特征向量和用戶身份信息，并在識別階段提供用戶注冊時輸入的聲紋特征向量；

身份識別模塊，包括識別信息計算子模塊；用于在用戶進行身份識別時，對比計算識別時輸入的聲紋特征向量和注冊時輸入的聲紋特征向量，產生識別結果并發送給客戶端；

所述服務端進一步包括：

系統初始化模塊，包括背景模型生成子模塊、變量空間生成子模塊；用于完成系統初始化步驟，訓練通用背景模型矩陣，訓練總因子變量空間，然后發送給客戶端；

數據處理模塊，包括語音數據集預處理子模塊、系數提取子模塊；用于對語音數據進行濾波、降噪預處理和對預處理后的語音數據提取相應的梅爾倒譜系數MFCC矩陣；

Plda參數計算模塊，包括線性判別矩陣生成子模塊、概率線性判別參數生成子模塊；用于訓練線性判別矩陣LDA及概率線性判別PLDA參數。