[發明專利]語音防偽方法、裝置、終端設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201911183043.7
• 申請日: 2019-11-27
• 公開（公告）號: CN112863523B
• 公開（公告）日: 2023-05-16
• 發明（設計）人: 周皓雋;謝妍輝
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G10L17/22
• 分類號: G10L17/22;G10L17/02;G10L17/04
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 張瑞志

本申請適用于語音處理技術領域，提供了基于人工智能(Artificial?Intelligence，AI)的語音防偽方法、裝置、終端設備及存儲介質，方法包括：對存儲的語音模板進行相似度計算；其中，每一個語音模板是根據預設的語音識別模型每次識別出的非法語音數據生成的；若相似度計算結果滿足預設條件，則調整預設的語音識別模型的識別參數或者將當前的語音識別模型切換為其他的語音識別模型。本申請可以降低將合法語音誤判為非法語音的概率，提高語音識別的準確度，提升用戶體驗。

技術領域

本申請屬于語音處理技術領域，尤其涉及基于人工智能(ArtificialIntelligence，AI)的語音防偽方法、裝置、終端設備及存儲介質。

背景技術

近年來，由于移動技術的蓬勃發展，語音識別已經廣泛應用在移動終端的語音系統，包括移動銀行語音認證、智能手機語音登錄、和電子商務語音支付。目前的語音識別系統存在很多偽裝攻擊，主要是錄音重放、語音合成、語音轉換和語音模仿，而其中最簡單的攻擊就是重放攻擊。重放攻擊是指攻擊者使用錄音設備偷偷錄制用戶用于語音識別的語音信號，并通過播放設備播放錄制的語音，從而通過聲紋識別的驗證。高保真錄音設備的普及使得用戶語音極易被攻擊者偷錄成功。

現有的語音防偽方法在聲紋防偽識別方面取得了一定成就，加強了重放攻擊的攔截功能，但是同時忽略了真實語音一定概率上被誤判的情況，即用戶的合法語音有時被識別為非法語音，無法通過語音驗證，大大影響用戶的體驗。

發明內容

本申請實施例提供了語音防偽方法、裝置、終端設備及存儲介質，可以解決現有的語音防偽中出現將合法語音識別為非法語音的問題。

第一方面，本申請實施例提供了一種語音防偽方法，包括：

對存儲的語音模板進行相似度計算；其中，每一個語音模板是根據預設的語音識別模型每次識別出的非法語音數據生成的；

若相似度計算結果滿足預設條件，則調整所述預設的語音識別模型的識別參數或者將當前的語音識別模型切換為其他的語音識別模型。

本申請實施例提供的語音防偽方法，將預設的語音識別模型識別出的非法語音數據生成語音模板并存儲，對語音模板進行相似度計算，若相似度計算滿足預設條件，調整預設的語音識別模型的識別參數或者將當前的語音識別模型切換為其他的語音識別模型。從而避免由于當前的語音識別模型識別不準確造成的語音識別錯誤的問題，降低將合法語音誤判為非法語音的概率，提高語音識別的準確度，提升用戶體驗。

在第一方面的一種可能的實現方式中，所述對存儲的語音模板進行相似度計算包括：

當所述語音識別模型連續兩次識別出非法語音數據時，對存儲的兩個語音模板進行相似度計算，其中，所述兩個語音模板是根據所述連續兩次識別出的非法語音數據生成的，每個語音模板對應一個非法語音數據；

相應的，若相似度計算結果滿足預設條件，則調整所述語音識別模型的識別參數或者將當前的語音識別模型切換為其他的語音識別模型包括：

若兩個語音模板的相似度小于第一閾值，則調整所述語音識別模型的識別參數或者將當前的語音識別模型切換為其他的語音識別模型。

本申請實施例提供的語音防偽方法，在連續兩次將語音數據識別為非法語音數據時，對存儲的兩個語音模板進行相似度計算，若兩個語音模板的相似度小于第一閾值，則調整所述語音識別模型的識別參數或者將當前的語音識別模型切換為其他的語音識別模型。由于連續兩次將語音數據識別為非法語音數據，說明有可能存在將合法語音識別為非法語音的情況，此時調整識別參數或切換語音識別模型，得到更準確的語音識別模型，從而在下一次語音識別時，降低將合法語音識別為非法語音數據的概率。

在第一方面的一種可能的實現方式中，所述對存儲的語音模板進行相似度計算包括：

當達到預設周期時，統計存儲的語音模板的數量；