CN110751471A - 基于声纹识别的车内支付方法与云端服务器 - Google Patents

基于声纹识别的车内支付方法与云端服务器 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种基于声纹识别的车内支付方法与云端服务器，基于声纹识别的车内支付方法应用于云端服务器，包括：接收车载端发送的语音验证信息；根据语音验证信息的声纹特征对用户的身份进行验证；若验证通过，则在收到车载端发送的语音消费指令时，提取语音消费指令包含的消费信息；若提取成功，则根据提取到的消费信息生成支付订单；利用与声纹特征关联的支付账号对支付订单进行支付。通过这种方式，本申请能够利用声纹识别进行车内消费支付，使车内消费支付更加有效、简单、安全，优化了用户体验。

Description

基于声纹识别的车内支付方法与云端服务器
技术领域
本申请涉及电子支付技术领域，具体涉及一种基于声纹识别的车内支付方法与云端服务器。
背景技术
随着社会的发展，汽车越来越成为人们出行的重要交通工具，为满足人们在生活、娱乐方面越来越多的需求，利用移动网络实现人车交互的车联网技术也得到了飞速发展。其中，车联网技术使用户在车上进行消费支付成为了可能，并可大大方便用户的生活，然而，基于车辆处于行驶状态的特点，在车上进行消费支付时，如采用现有的扫码支付、指纹支付、手势支付或数字密码支付等支付方式，均可能影响行车安全，而若不使用密码进行支付，则不利于用户的财产安全，影响用户体验。
发明内容
本申请的目的在于，提供一种基于声纹识别的车内支付方法与云端服务器，其可以解决上述技术问题，能够利用声纹识别进行车内消费支付，使车内消费支付更加有效、简单、安全，优化了用户体验。
为解决上述技术问题，本申请提供一种基于声纹识别的车内支付方法，应用于云端服务器，包括：
接收车载端发送的语音验证信息；
根据所述语音验证信息的声纹特征对用户的身份进行验证；
若验证通过，则在收到所述车载端发送的语音消费指令时，提取所述语音消费指令包含的消费信息；
若提取成功，则根据提取到的消费信息生成支付订单；
利用与所述声纹特征关联的支付账号对所述支付订单进行支付。
其中，所述根据所述语音消费指令的声纹特征对用户的身份进行验证的步骤，包括：
提取所述语音验证信息包含的声纹特征及关键字信息；
若所述关键字信息与预设关键字信息一致，则将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以对用户的身份进行验证，其中，每一个声纹模型对应关联一个支付账号。
其中，所述将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以对用户的身份进行验证的步骤，包括：
将提取到的声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算所述声纹特征与每一个声纹模型的相似度，
若所述声纹特征与其中一个声纹模型的相似度大于或等于设定阈值，则身份验证通过；
若所述声纹特征与所有声纹模块的相似度均小于设定阈值，则身份验证不通过。
其中，所述方法还包括：
若验证不通过，则向所述车载端发送身份验证不通过的结果，以使得所述车载端输出身份验证不通过的提示信息。
其中，所述方法还包括：
接收所述车载端采集的语音训练数据；
从采集的语音训练数据中提取声纹特征；
根据提取到的声纹特征建立声纹模型；
将声纹模型与用户标识对应保存。
其中，所述将声纹模型与用户标识对应保存的步骤之后，所述方法还包括：
接收所述车载端发送的绑定请求，所述绑定请求包括支付账号与用户标识；
将所述支付账号与所述用户标识对应的声纹模型进行关联。
其中，所述利用与所述声纹特征关联的支付账号对所述支付订单进行支付的步骤，包括：
确认与所述声纹特征匹配的声纹模型；
利用与所述声纹模型关联的支付账号对所述支付订单进行支付。
其中，所述提取所述语音消费指令包含的消费信息的步骤，包括：
根据所述语音消费指令的内容对所述语音消费指令进行语义解析；
根据语义解析结果提取所述语音消费指令包含的消费信息；
判断提取出的消费信息是否完整；
若提取出的消费信息完整，则提取成功；
若提取出的消费信息不完整，则提取失败。
其中，所述方法还包括：
若提取失败，则向所述车载端发送消费信息提取失败的结果，以使得所述车载端输出消费信息提取失败的提示信息。
本申请还提供一种云端服务器，包括存储器和处理器，所述存储器存储有至少一条程序指令，所述处理器通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现如上所述的基于声纹识别的车内支付方法。
本申请的基于声纹识别的车内支付方法与云端服务器，在接收到车载端发送的语音验证信息后，根据语音验证信息的声纹特征对用户的身份进行验证，若验证通过，则在收到车载端发送的语音消费指令时，提取语音消费指令包含的消费信息，若提取成功，则根据提取到的消费信息生成支付订单，再利用与声纹特征关联的支付账号对支付订单进行支付。通过这种方式，本申请能够利用声纹识别进行车内消费支付，使车内消费支付更加有效、简单、安全，优化了用户体验。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图,详细说明如下。
附图说明
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于声纹识别的车内支付方法的流程示意图。
图2是根据一示例性实施例示出的一种云端服务器的结构示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本申请为达成预定申请目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本申请基于声纹识别的车内支付方法与云端服务器提出的具体实施方式、方法、步骤、结构、特征及其效果，详细说明如下。
有关本申请的前述及其他技术内容、特点及功效,在以下配合参考图式的较佳实施例的详细说明中将可清楚呈现。通过具体实施方式的说明,当可对本申请为达成预定目的所采取的技术手段及功效得以更加深入且具体的了解，然而所附图式仅是提供参考与说明之用,并非用来对本申请加以限制。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于声纹识别的车内支付方法的流程示意图。请参考图1，本实施例的基于声纹识别的车内支付方法，应用于云端服务器，包括但不限于以下步骤：
步骤110，接收车载端发送的语音验证信息。
其中，在用户进入车辆后，如用户想在车上进行消费，可以通过说出简单关键字的方式预先对身份进行验证，例如“你好助手”，从而可以在身份识别通过后进行消费支付，提高消费支付的安全。
步骤120，根据语音验证信息的声纹特征对用户的身份进行验证。
在一实施方式中，所述步骤120根据语音验证信息的声纹特征对用户的身份进行验证的具体过程包括：
提取语音验证信息包含的声纹特征及关键字信息；
若关键字信息与预设关键字信息一致，则将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以对用户的身份进行验证，其中，每一个声纹模型对应关联一个支付账号。
其中，声纹(Voiceprint)，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱，声纹具有特定性及相对稳定性的特点，将声纹作为车内消费支付的鉴权信息，可提高车内消费支付的安全性。具体地，云端服务器在收到语音验证信息时，提取语音验证信息包含的声纹特征及关键字信息，其中关键字信息即语音内容包含的关键，例如“你好助手”，若确认用户说出的语句为“你好助手”，则将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以对用户的身份进行验证，从而判断语音验证信息的发出者是否为预设用户。预设用户即对应有预先保存的声纹模型的用户，只有对应有预先保存的声纹模型的用户，在车上发出语音验证信息时才可通过声纹模型关联的支付账号进行消费支付，从而提高车内消费支付的安全性。
在一实施方式中，将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以对用户的身份进行验证的步骤，包括：
将提取到的声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算声纹特征与每一个声纹模型的相似度，
若声纹特征与其中一个声纹模型的相似度大于或等于设定阈值，则身份验证通过；
若声纹特征与所有声纹模块的相似度均小于设定阈值，则身份验证不通过。
其中，为获取上述声纹模型，在一实施方式中，本申请的基于声纹识别的车内支付方法还包括以下步骤：
接收车载端采集的语音训练数据；
从采集的语音训练数据中提取声纹特征；
根据提取到的声纹特征建立与声纹模型；
将声纹模型与用户标识对应保存。
其中，为将声纹模型与支付账号进行关联，在将声纹模型与用户标识对应保存之后，还包括以下步骤：
接收车载端发送的绑定请求，绑定请求包括支付账号与用户标识；
将支付账号与用户的标识对应的声纹模型进行关联。
其中，云端服务器中预先存储有声纹模型，声纹模型通过采集对应用户的语音训练数据进行模型训练得到，当语音验证信息的声纹特征与其中一个声纹模型的相似度大于或等于设定阈值时，说明当前的说话者即为该声纹模型对应的用户，鉴权通过，反之，当语音验证信息的声纹特征与所有声纹模块的相似度均小于设定阈值时，说明当前的说话者不是预设用户，鉴权不通过。由于一辆车可能由不同人使用，因而云端服务器中可以预先存储有一个或一个以上的声纹模型，每一个声纹模型对应关联一个支付账号，支付账号之间可以相同或不同，支付账号可以是电子支付账号或银行支付账号，且支付账号需预先充值一定的额度以确保支付成功，如此，在将支付账号与对应的声纹模型进行关联后，只要说话者的身份验证通过，即可进行消费支付而无需输入密码或进行其它操作，有效、简单、安全，且不会影响行车安全。
在一实施方式中，若身份验证不通过，则向车载端发送身份验证不通过的结果，以使得车载端输出身份验证不通过的提示信息。车载端输出身份验证不通过的提示信息后，可以重新接收语音验证信息并发送给云端服务器进行声纹识别。
步骤130，若验证通过，则在收到车载端发送的语音消费指令时，提取语音消费指令包含的消费信息。
其中，当用户需在车上进行消费，可说出包含消费信息的语音内容，例如说出“到家时帮我送2个4两的大闸蟹”，从而触发语音消费指令，车载端接收该语音消费指令后发送给云端服务器进行处理，最终完成下单、支付。消费信息是指与消费相关的信息，例如购买数量、购买重量、物品名称等可以产生确定订单的信息，在一实施方式中，车载端可在车内消费应用打开后进入接收语音消费指令的状态，且认为接收到的任何语音内容均为语音消费指令并发送给云端服务器进行处理，由云端服务器判断语音消费指令包含的消费信息是否可以产生确定的订单。
在下单前需先提取出可以产生确定的订单的消费信息，也即接收的语音消费指令的内容进行分析以判断消费信息是否完整，并最终确定订单。
在一实施方式中，提取语音消费指令包含的消费信息的过程可具体包括以下步骤：
根据语音消费指令的内容对语音消费指令进行语义解析；
根据语义解析结果提取语音消费指令包含的消费信息；
判断提取出的消费信息是否完整；
若提取出的消费信息完整，则提取成功；
若提取出的消费信息不完整，则提取失败。
其中，分帧提取语音消费指令的语音特征信息，根据语音特征信息生成识别结果，也即语音消费指令的内容，接着，根据语音消费指令的内容进行语义解析，从识别结果的语句中抽取有效的知识，根据句子的句法结构和句中词的词义等信息，推导语音消费指令的意义，从而获得语义解析结果。例如，从“到家时帮我送2个4两的大闸蟹”中可以推断出要购买大闸蟹，大闸蟹的数量为2个，且每个大闸蟹的重量为4两，从而分析出消费信息为物品名称“大闸蟹”、数量“2个”、重量“单只4两”，包含了物品名称、重量和数量，可以产生确定的订单，消费信息完整，提取成功。反之，从“到家时帮我送2个大闸蟹”中分析出消费信息为物品名称“大闸蟹”、数量“2个”，因大闸蟹的物品特征决定，缺少重量无法产生确定的订单，消费信息不完整，提取失败。
在一实施方式中，若消费信息提取失败，则向车载端发送消费信息提取失败的结果，以使得车载端输出消费信息提取失败的提示信息。消费信息提取失败的提示信息例如为“消费信息提取失败，请确定购买的重量并重新输入”，车载端在输出消费信息提取失败的提示信息后，可以重新接收语音消费指令并发送给云端服务器进行处理。
其中，用户重新输入的语音消费指令可以为包含完整消费信息的指令“到家时帮我送2个4两的大闸蟹”，或者包含部分消费信息的指令“每只4两”，基于重新输入的语音消费指令，云端服务器再次进行声纹识别，并在身份验证通过后，再次根据语音消费指令的内容对语音消费指令进行语义解析，并根据语义解析结果提取语音消费指令包含的消费信息，进而判断提取出的消费信息是否完整，若提取出的消费信息完整，则提取成功，若不完整，可以参考上一次提取的消费信息判断是否完整，若完整，则提取成功，反之，提取失败。具体而言，如用户重新输入的语音消费指令为“到家时帮我送2个4两的大闸蟹”，则将提取出完整消费信息，提取成功，如用户重新输入的语音消费指令为“每只4两”，则将提取出不完整消费信息，此时，可以参考上一次提取的消费信息，物品名称“大闸蟹”、数量“2个”从而得到完整的消费信息，即物品名称“大闸蟹”、数量“2个”、重量“单只4两”，提取成功。
此外，提取出的消费信息还可以包括配送信息，例如从“到家时帮我送2个4两的大闸蟹”中可以提取出配送时间为“到家”，配送地点为“家”，此时，可以结合导航信息确定用户是否到家，从而进行配送，但配送信息不是必要的消费信息，配送地址可以预先与用户的标识进行对应存储，配送时间也可不进行指定。
步骤140，若提取成功，则根据提取到的消费信息生成支付订单。
步骤150，利用与声纹特征关联的支付账号对支付订单进行支付。
其中，在提取出完整的消费信息后，即可根据提取到的消费信息生成支付订单，进入支付流程。在一实施方式中，利用与声纹特征关联的支付账号对支付订单进行支付的步骤，包括：
确认与声纹特征匹配的声纹模型；
利用与声纹模型关联的支付账号对支付订单进行支付。
其中，在步骤120进行身份验证时，可以得知与语音验证信息的声纹特征匹配的声纹模型，也即与语音验证信息的声纹特征相似度大于或等于设定阈值的声纹模型，在本步骤中，确认该声纹模型并通过与该声纹模型关联的支付账号对支付订单进行支付，支付账号的支付原理与现有的支付原理无区别，不进行赘述。当支付账号额度足够时，支付成功，可通过车载端输出支付成功的提示信息，当支付账号额度不足时，支付失败，可通过车载端输出支付失败的提示信息，至此完成车内消费支付的流程。在整个车内消费支付的流程中，只要用户说出简单的关键字以及包含完整消费信息的语音消费指令，则可在声纹识别通过时一次性完成车内消费支付，无需用户执行其他操作。
本申请的基于声纹识别的车内支付方法，在接收到车载端发送的语音验证信息后，根据语音验证信息的声纹特征对用户的身份进行验证，若验证通过，则在收到车载端发送的语音消费指令时，提取语音消费指令包含的消费信息，若提取成功，则根据提取到的消费信息生成支付订单，再利用与声纹特征关联的支付账号对支付订单进行支付。通过这种方式，本申请能够利用声纹识别进行车内消费支付，使车内消费支付更加有效、简单、安全，优化了用户体验。
图2是根据一示例性实施例示出的一种云端服务器的结构示意图。请参考图2，本申请还提供一种云端服务器，包括存储器210和处理器220，存储器210存储有至少一条程序指令，处理器220通过加载并执行至少一条程序指令以实现如下方法：
接收车载端发送的语音验证信息；
根据语音验证信息的声纹特征对用户的身份进行验证；
若验证通过，则在收到车载端发送的语音消费指令时，提取语音消费指令包含的消费信息；
若提取成功，则根据提取到的消费信息生成支付订单；
利用与声纹特征关联的支付账号对支付订单进行支付。
在一实施方式中，处理器220执行根据语音验证信息的声纹特征对用户的身份进行验证的步骤，包括：
提取语音验证信息包含的声纹特征及关键字信息；
若所述关键字信息与预设关键字信息一致，则将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以对用户的身份进行验证，其中，每一个声纹模型对应关联一个支付账号。
在一实施方式中，处理器220执行将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以对用户的身份进行验证的步骤，包括：
将提取到的声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算声纹特征与每一个声纹模型的相似度，
若声纹特征与其中一个声纹模型的相似度大于或等于设定阈值，则身份验证通过；
若声纹特征与所有声纹模块的相似度均小于设定阈值，则身份验证不通过。
在一实施方式中，处理器220通过加载并执行至少一条程序指令以实现的方法，还包括：
若验证不通过，则向车载端发送身份验证不通过的结果，以使得车载端输出身份验证不通过的提示信息。
在一实施方式中，处理器220通过加载并执行至少一条程序指令以实现的方法，还包括：
接收车载端采集的语音训练数据；
从采集的语音训练数据中提取声纹特征；
根据提取到的声纹特征建立声纹模型；
将声纹模型与用户标识对应保存。
在一实施方式中，处理器220执行将声纹模型与用户标识对应保存的步骤之后，还包括：
接收车载端发送的绑定请求，绑定请求包括支付账号与用户标识；
将支付账号与用户标识对应的声纹模型进行关联。
在一实施方式中，处理器220执行利用与声纹特征关联的支付账号对支付订单进行支付的步骤，包括：
确认与声纹特征匹配的声纹模型；
利用与声纹模型关联的支付账号对支付订单进行支付。
在一实施方式中，处理器220执行提取语音消费指令包含的消费信息的步骤，包括：
根据语音消费指令的内容对语音消费指令进行语义解析；
根据语义解析结果提取语音消费指令包含的消费信息；
判断提取出的消费信息是否完整；
若提取出的消费信息完整，则提取成功；
若提取出的消费信息不完整，则提取失败。
在一实施方式中，处理器220通过加载并执行至少一条程序指令以实现的方法，还包括：
若提取失败，则向车载端发送消费信息提取失败的结果，以使得车载端输出消费信息提取失败的提示信息。
本实施例的云端服务器中处理器220调用存储器210中的可执行程序代码实现的具体步骤过程，请参见上述图1所示实施例中描述的具体内容，在此不再赘述。
本申请的云端服务器，在接收到车载端发送的语音验证信息后，根据语音验证信息的声纹特征对用户的身份进行验证，若验证通过，则在收到车载端发送的语音消费指令时，提取语音消费指令包含的消费信息，若提取成功，则根据提取到的消费信息生成支付订单，再利用与声纹特征关联的支付账号对支付订单进行支付。通过这种方式，本申请能够利用声纹识别进行车内消费支付，使车内消费支付更加有效、简单、安全，优化了用户体验。
以上所述，仅是本申请的较佳实施例而已，并非对本申请作任何形式上的限制，虽然本申请已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本申请,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本申请技术方案内容，依据本申请的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本申请技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种基于声纹识别的车内支付方法，应用于云端服务器，其特征在于，包括：
接收车载端发送的语音验证信息；
根据所述语音验证信息的声纹特征对用户的身份进行验证；
若验证通过，则在收到所述车载端发送的语音消费指令时，提取所述语音消费指令包含的消费信息；
若提取成功，则根据提取到的消费信息生成支付订单；
利用与所述声纹特征关联的支付账号对所述支付订单进行支付。
2.根据权利要求1所述的基于声纹识别的车内支付方法，其特征在于，所述根据所述语音验证信息的声纹特征对用户的身份进行验证的步骤，包括：
提取所述语音验证信息包含的声纹特征及关键字信息；
若所述关键字信息与预设关键字信息一致，则将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以对用户的身份进行验证，其中，每一个声纹模型对应关联一个支付账号。
3.根据权利要求2所述的基于声纹识别的车内支付方法，其特征在于，所述将提取到的声纹特征与预先保存的声纹模型进行匹配以对用户的身份进行验证的步骤，包括：
将提取到的声纹特征与预先保存的每一个声纹模型进行比对，计算所述声纹特征与每一个声纹模型的相似度，
若所述声纹特征与其中一个声纹模型的相似度大于或等于设定阈值，则身份验证通过；
若所述声纹特征与所有声纹模块的相似度均小于设定阈值，则身份验证不通过。
4.根据权利要求1或3所述的基于声纹识别的车内支付方法，其特征在于，所述方法还包括：
若验证不通过，则向所述车载端发送身份验证不通过的结果，以使得所述车载端输出身份验证不通过的提示信息。
5.根据权利要求3所述的基于声纹识别的车内支付方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收所述车载端采集的语音训练数据；
从采集的语音训练数据中提取声纹特征；
根据提取到的声纹特征建立声纹模型；
将建立的声纹模型与用户标识对应保存。
6.根据权利要求5所述的基于声纹识别的车内支付方法，其特征在于，所述将声纹模型与用户标识对应保存的步骤之后，所述方法还包括：
接收所述车载端发送的绑定请求，所述绑定请求包括支付账号与用户标识；
将所述支付账号与所述用户标识对应的声纹模型进行关联。
7.根据权利要求2或3所述的基于声纹识别的车内支付方法，其特征在于，所述利用与所述声纹特征关联的支付账号对所述支付订单进行支付的步骤，包括：
确认与所述声纹特征匹配的声纹模型；
利用与所述声纹模型关联的支付账号对所述支付订单进行支付。
8.根据权利要求1所述的基于声纹识别的车内支付方法，其特征在于，所述提取所述语音消费指令包含的消费信息的步骤，包括：
根据所述语音消费指令的内容对所述语音消费指令进行语义解析；
根据语义解析结果提取所述语音消费指令包含的消费信息；
判断提取出的消费信息是否完整；
若提取出的消费信息完整，则提取成功；
若提取出的消费信息不完整，则提取失败。
9.根据权利要求1或8所述的基于声纹识别的车内支付方法，其特征在于，所述方法还包括：
若提取失败，则向所述车载端发送消费信息提取失败的结果，以使得所述车载端输出消费信息提取失败的提示信息。
10.一种云端服务器，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有至少一条程序指令，所述处理器通过加载并执行所述至少一条程序指令以实现如权利要求1-9中任一项所述的基于声纹识别的车内支付方法。
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