CN112348527A - 一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法 - Google Patents

一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，包括以下步骤：S1.身份注册：获取用户的身份信息，利用身份信息进行注册，在注册时，录入用户的预设特定词，并且录入所述用户的预设声纹特征，并将预设特定词和预设声纹特征存入银行交易系统中的频谱中心；S2.语音识别：获取音频信息，根据所述音频信息获取语音信息，将所述语音信息进行声纹特征提取，将所述声纹特征进行处理，以获取与说话人更为接近的目标声纹特征；S3.虹膜识别；S4.综合识别。本发明能够基于用户的特定词和声纹识别进行身份验证，其中由于用户的特定词是由用户自行事先录入的，从而对于一般的非法用户来说是隐蔽的，从而达到安全可靠的认证效果。

Description

一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法
技术领域
本发明属于身份认证技术领域，具体涉及一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法。
背景技术
随着网络和电子商务技术的不断进步，传统的零售企业、服务型企业、电商平台以及银行交易对于客户身份认证的需求与日俱增。客户在登陆、支付等重要身份认证场景下，需要安全可靠的认证方式进行服务操作。因此，身份认证方法是企业服务的重要环节，也是保护广大人民群众生命财产安全的重要手段，然而市面上各种的基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法仍存在各种各样的问题。
如授权公告号为CN107404381A所公开的一种身份认证方法和装置，其中方法包括：获取采集到的由待认证的目标对象产生的音视频流，判断音视频流中的唇语和语音是否满足一致性，若满足一致性，则将对音视频流中的音频流进行语音识别得到的语音内容，作为目标对象的对象标识；若预存储的对象注册信息中包括对象标识，在对象注册信息中获取对象标识对应的模版生理特征；对音视频流进行生理识别，得到目标对象的生理特征；将目标对象的生理特征与模版生理特征比对，得到比对结果，若比对结果满足认证条件，则确认目标对象通过认证。
上述的一种身份认证方法和装置虽然提高了身份认证的效率和可靠性，但是并未解决现有的基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法还存在的问题：传统的身份认证方式可能存在漏洞，非认证用户可以利用认证用户的疏忽，在其通过认证后进行支付、转账等指令操作；另外传统的身份认证方式一般采用一种方式认证，降低了身份认证时的安全可靠性，为此我们提出一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，包括以下步骤：
S1.身份注册：获取用户的身份信息，利用身份信息进行注册，在注册时，录入用户的预设特定词，并且录入所述用户的预设声纹特征，并将预设特定词和预设声纹特征存入银行交易系统中的频谱中心；
S2.语音识别：获取音频信息，根据所述音频信息获取语音信息，将所述语音信息进行声纹特征提取，将所述声纹特征进行处理，以获取与说话人更为接近的目标声纹特征，将所述目标声纹特征与频谱中心中存储的说话人预设声纹特征进行匹配，根据匹配结果，将匹配出的与所述说话人声纹特征对应的所述说话人的身份信息输出，得到语音识别结果；
S3.虹膜识别：利用虹膜识别技术，获取用户的虹膜图像信息，对获取到的虹膜图像先进行预处理，然后进行图像分割，得到虹膜部分，再对其进行光照和大小归一化，利用Gabor小波变换进行虹膜特征提取，得到相应虹膜的特征向量，使用支持向量机的方法将该特征向量与数据库中收录的虹膜进行比较，计算相似度，寻找最相似的虹膜，得到虹膜识别结果；
S4.综合识别：将S2中得到语音识别结果和S3中得到虹膜识别结果作为综合识别部分中分类器的输入，得到分类器的输出结构，如果分类器的输出结果在经验值的误差范围内，则身份认证成功，否则身份认证失败。
优选的，所述S1中获取的身份信息包括用户的身份证信息和手机号码信息。
优选的，所述S1中录入用户的预设声纹特征的步骤包括让用户说出所述预设特定词，并从中提取用户的声纹特征。
优选的，所述S2中获取音频信息后，还需要对所述音频信息进行预处理，根据所述音频信息的短时能量与频谱中心，从所述音频信息中获取语音信息。
优选的，所述对所述音频信息进行预处理，根据所述音频信息的短时能量与频谱中心，从所述音频信息中获取语音信息的步骤，包括：
步骤一、按照预设规则从所述音频信息中提取多帧短时信号，其中，所述预设规则包括预设信号提取时间间隔；及将所述多帧短时信号按照静音检测算法计算所述短时能量；
步骤二、根据所述多帧短时信号计算所述频谱中心；
步骤三、将所述短时能量与数据库中存储的第一预设值进行比较；
步骤四、将所述频谱中心与所述数据库中存储的第二预设值进行比较；
步骤五、当所述短时能量高于所述第一预设值，且所述频谱中心高于所述第二预设值时，判定所述音频信息为语音信息，即为获取所述语音信息。
优选的，所述多帧短时信号计算所述频谱中心的步骤为：分别获取与所述多帧短时信号对应的频率，及根据所述频率及所述多帧短时信号，按照所述静音检测算法计算所述音频信息的频谱中心。
优选的，所述步骤四种将所述频谱中心与所述数据库中存储的第二预设值进行比较的步骤之后，还包括：当所述短时能量低于所述第一预设值，或所述频谱中心低于所述第二预设值时，判定所述音频信息为无效音频信息，其中，所述无效音频信息包括：静音、环境噪声及非环境噪声；将无效音频信息删除。
优选的，所述S3中获取用户的虹膜图像信息采用虹膜采集摄像头获取。
优选的，所述S4的分类器由卷积神经网络构建，并在训练集上事先完成训练。
优选的，所述S4中身份认证失败后，发出警报信息，用于提醒身份认证失败
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明能够基于用户的特定词和声纹识别进行身份验证，其中由于用户的特定词是由用户自行事先录入的，从而对于一般的非法用户来说是隐蔽的，从而达到安全可靠的认证效果。
(2)本发明将语音识别和虹膜识别相结合，在语音识别后，能够获取身份信息，然后在利用虹膜识别获取的身份信息与语音识别获取的身份信息进行比较，从而保证了身份信息的准确性，进一步提高了身份认证的安全可靠性。
附图说明
图1为本发明的流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，包括以下步骤：
S1.身份注册：获取用户的身份信息，利用身份信息进行注册，在注册时，录入用户的预设特定词，并且录入所述用户的预设声纹特征，并将预设特定词和预设声纹特征存入银行交易系统中的频谱中心；
S2.语音识别：获取音频信息，根据所述音频信息获取语音信息，将所述语音信息进行声纹特征提取，将所述声纹特征进行处理，以获取与说话人更为接近的目标声纹特征，将所述目标声纹特征与频谱中心中存储的说话人预设声纹特征进行匹配，根据匹配结果，将匹配出的与所述说话人声纹特征对应的所述说话人的身份信息输出，得到语音识别结果；
S3.虹膜识别：利用虹膜识别技术，获取用户的虹膜图像信息，对获取到的虹膜图像先进行预处理，然后进行图像分割，得到虹膜部分，再对其进行光照和大小归一化，利用Gabor小波变换进行虹膜特征提取，得到相应虹膜的特征向量，使用支持向量机的方法将该特征向量与数据库中收录的虹膜进行比较，计算相似度，寻找最相似的虹膜，得到虹膜识别结果；
S4.综合识别：将S2中得到语音识别结果和S3中得到虹膜识别结果作为综合识别部分中分类器的输入，得到分类器的输出结构，如果分类器的输出结果在经验值的误差范围内，则身份认证成功，否则身份认证失败。
本实施例中，优选的，所述S1中获取的身份信息包括用户的身份证信息和手机号码信息。
本实施例中，优选的，所述S1中录入用户的预设声纹特征的步骤包括让用户说出所述预设特定词，并从中提取用户的声纹特征。
本实施例中，优选的，所述S2中获取音频信息后，还需要对所述音频信息进行预处理，根据所述音频信息的短时能量与频谱中心，从所述音频信息中获取语音信息。
本实施例中，优选的，所述对所述音频信息进行预处理，根据所述音频信息的短时能量与频谱中心，从所述音频信息中获取语音信息的步骤，包括：
步骤一、按照预设规则从所述音频信息中提取多帧短时信号，其中，所述预设规则包括预设信号提取时间间隔；及将所述多帧短时信号按照静音检测算法计算所述短时能量；
步骤二、根据所述多帧短时信号计算所述频谱中心；
步骤三、将所述短时能量与数据库中存储的第一预设值进行比较；
步骤四、将所述频谱中心与所述数据库中存储的第二预设值进行比较；
步骤五、当所述短时能量高于所述第一预设值，且所述频谱中心高于所述第二预设值时，判定所述音频信息为语音信息，即为获取所述语音信息。
本实施例中，优选的，所述多帧短时信号计算所述频谱中心的步骤为：分别获取与所述多帧短时信号对应的频率，及根据所述频率及所述多帧短时信号，按照所述静音检测算法计算所述音频信息的频谱中心。
本实施例中，优选的，所述步骤四种将所述频谱中心与所述数据库中存储的第二预设值进行比较的步骤之后，还包括：当所述短时能量低于所述第一预设值，或所述频谱中心低于所述第二预设值时，判定所述音频信息为无效音频信息，其中，所述无效音频信息包括：静音、环境噪声及非环境噪声；将无效音频信息删除。
本实施例中，优选的，所述S3中获取用户的虹膜图像信息采用虹膜采集摄像头获取。
本实施例中，优选的，所述S4的分类器由卷积神经网络构建，并在训练集上事先完成训练。
本实施例中，优选的，所述S4中身份认证失败后，发出警报信息，用于提醒身份认证失败。
实施例2
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，包括以下步骤：
S1.身份注册：获取用户的身份信息，利用身份信息进行注册，在注册时，录入用户的预设特定词，并且录入所述用户的预设声纹特征，并将预设特定词和预设声纹特征存入银行交易系统中的频谱中心；
S2.语音识别：获取音频信息，根据所述音频信息获取语音信息，将所述语音信息进行声纹特征提取，将所述声纹特征进行处理，以获取与说话人更为接近的目标声纹特征，将所述目标声纹特征与频谱中心中存储的说话人预设声纹特征进行匹配，根据匹配结果，将匹配出的与所述说话人声纹特征对应的所述说话人的身份信息输出，得到语音识别结果；
S3.虹膜识别：利用虹膜识别技术，获取用户的虹膜图像信息，对获取到的虹膜图像先进行预处理，然后进行图像分割，得到虹膜部分，再对其进行光照和大小归一化，利用Gabor小波变换进行虹膜特征提取，得到相应虹膜的特征向量，使用支持向量机的方法将该特征向量与数据库中收录的虹膜进行比较，计算相似度，寻找最相似的虹膜，得到虹膜识别结果；
S4.综合识别：将S2中得到语音识别结果和S3中得到虹膜识别结果作为综合识别部分中分类器的输入，得到分类器的输出结构，如果分类器的输出结果在经验值的误差范围内，则身份认证成功，否则身份认证失败。
本实施例中，优选的，所述S1中获取的身份信息包括用户的身份证信息和手机号码信息。
本实施例中，优选的，所述S1中录入用户的预设声纹特征的步骤包括让用户说出所述预设特定词，并从中提取用户的声纹特征。
本实施例中，优选的，所述S3中获取用户的虹膜图像信息采用虹膜采集摄像头获取。
本实施例中，优选的，所述S4的分类器由卷积神经网络构建，并在训练集上事先完成训练。
本实施例中，优选的，所述S4中身份认证失败后，发出警报信息，用于提醒身份认证失败。
本发明的工作原理及优点：本发明能够基于用户的特定词和声纹识别进行身份验证，其中由于用户的特定词是由用户自行事先录入的，从而对于一般的非法用户来说是隐蔽的，从而达到安全可靠的认证效果；将语音识别和虹膜识别相结合，在语音识别后，能够获取身份信息，然后在利用虹膜识别获取的身份信息与语音识别获取的身份信息进行比较，从而保证了身份信息的准确性，进一步提高了身份认证的安全可靠性。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.身份注册：获取用户的身份信息，利用身份信息进行注册，在注册时，录入用户的预设特定词，并且录入所述用户的预设声纹特征，并将预设特定词和预设声纹特征存入银行交易系统中的频谱中心；
S2.语音识别：获取音频信息，根据所述音频信息获取语音信息，将所述语音信息进行声纹特征提取，将所述声纹特征进行处理，以获取与说话人更为接近的目标声纹特征，将所述目标声纹特征与频谱中心中存储的说话人预设声纹特征进行匹配，根据匹配结果，将匹配出的与所述说话人声纹特征对应的所述说话人的身份信息输出，得到语音识别结果；
S3.虹膜识别：利用虹膜识别技术，获取用户的虹膜图像信息，对获取到的虹膜图像先进行预处理，然后进行图像分割，得到虹膜部分，再对其进行光照和大小归一化，利用Gabor小波变换进行虹膜特征提取，得到相应虹膜的特征向量，使用支持向量机的方法将该特征向量与数据库中收录的虹膜进行比较，计算相似度，寻找最相似的虹膜，得到虹膜识别结果；
S4.综合识别：将S2中得到语音识别结果和S3中得到虹膜识别结果作为综合识别部分中分类器的输入，得到分类器的输出结构，如果分类器的输出结果在经验值的误差范围内，则身份认证成功，否则身份认证失败。
2.根据权利要求1所述的一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，其特征在于：所述S1中获取的身份信息包括用户的身份证信息和手机号码信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，其特征在于：所述S1中录入用户的预设声纹特征的步骤包括让用户说出所述预设特定词，并从中提取用户的声纹特征。
4.根据权利要求1所述的一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，其特征在于：所述S2中获取音频信息后，还需要对所述音频信息进行预处理，根据所述音频信息的短时能量与频谱中心，从所述音频信息中获取语音信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，其特征在于：所述对所述音频信息进行预处理，根据所述音频信息的短时能量与频谱中心，从所述音频信息中获取语音信息的步骤，包括：
步骤一、按照预设规则从所述音频信息中提取多帧短时信号，其中，所述预设规则包括预设信号提取时间间隔；及将所述多帧短时信号按照静音检测算法计算所述短时能量；
步骤二、根据所述多帧短时信号计算所述频谱中心；
步骤三、将所述短时能量与数据库中存储的第一预设值进行比较；
步骤四、将所述频谱中心与所述数据库中存储的第二预设值进行比较；
步骤五、当所述短时能量高于所述第一预设值，且所述频谱中心高于所述第二预设值时，判定所述音频信息为语音信息，即为获取所述语音信息。
6.根据权利要求5所述的一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，其特征在于：所述多帧短时信号计算所述频谱中心的步骤为：分别获取与所述多帧短时信号对应的频率，及根据所述频率及所述多帧短时信号，按照所述静音检测算法计算所述音频信息的频谱中心。
7.根据权利要求5所述的一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，其特征在于：所述步骤四种将所述频谱中心与所述数据库中存储的第二预设值进行比较的步骤之后，还包括：当所述短时能量低于所述第一预设值，或所述频谱中心低于所述第二预设值时，判定所述音频信息为无效音频信息，其中，所述无效音频信息包括：静音、环境噪声及非环境噪声；将无效音频信息删除。
8.根据权利要求1所述的一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，其特征在于：所述S3中获取用户的虹膜图像信息采用虹膜采集摄像头获取。
9.根据权利要求1所述的一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，其特征在于：所述S4的分类器由卷积神经网络构建，并在训练集上事先完成训练。
10.根据权利要求1所述的一种基于语音识别在银行交易系统中的身份认证方法，其特征在于：所述S4中身份认证失败后，发出警报信息，用于提醒身份认证失败。
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