[发明专利]基于特定人语音的实时在线支付技术及其应用

说明书

技术领域

本发明属于电子信息技术领域，通过对人的声音的物理特性来进行识别的一种生物识别技术，利用人的这种唯一性的特定人语音特征的分析与研究，也就是声纹验证技术，作为一种身份认证和识别，具体应用到在线支付领域。截止到目前为止，基于特定人语音的实时在线支付技术被认为是一种最安全的银行支付技术，可广泛应用到电子商务、网上商城，以及各种实时在线支付的应用。

背景技术

特定人语音识别，可以看成语音识别技术的一种分支。早在上世纪五十年代，人们就开始了语音识别技术的研究工作，美国在这方面研究起步比较早。语音识别技术相当复杂，包括了声学、语言学、数字信号处理、统计模式、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等多学科技术的一项综合性技术，研究所投入的人力、物力等非常大，所需时间相对也比较长。直到进入90年代，语音识别技术逐渐开始了商业应用，起初主要应用于电信、金融等行业，如美国电信运营商Sprint公司的语音助理、美洲银行的语音银行等，随着智能手机等移动终端和通信网络的发展，应用也开始越来越普遍。经过近二十年的发展，已经形成了一定规模的应用市场，除了在电信、金融得到了广泛应用外，在语音搜索、智能交通等领域也逐渐应用起来，尤其近年来苹果手机siri语音识别，更是被人们所熟悉。

我国在语音识别技术的研究起步比较晚，最早以中科院声学所以及个别高校研究为主，限于研发投入、市场驱动等因素，大多尚处于实验室阶段，技术上还需要一定的突破，离真正的商用还有段距离。但是近十年来，通过借鉴国外的语音识别技术和市场的推动，我国的语音识别技术研究进展也很快，有不少科研单位和企业推出了相对比较成熟的语音识别技术，也开始在市场中的到应用，发展潜力很大。 

特定人的语音识别，通常说的声纹验证，属于语音识别技术的一种，也是伴随着语音识别技术研究而取得了不断的发展。除了人们所熟悉声纹锁的应用外，在信息技术、金融、国防等领域也得到了应用。其中典型的有英国一家语音支付公司的Voicepay语音支付应用，为银行、电子商务、购物网站提供支付认证。

与其它生物识别技术，如指纹识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别等相比较，声纹识别技术相对比较复杂，但是安全性是其中最高的，应用面也更广阔，市场应用前景潜力很大，不久的将来会被广泛的应用。

本发明在对声纹识别技术原理分析与研究的基础上，通过对语音特征提取和模式匹配，实现了声纹识别技术的软件算法，并将该技术应用到银行支付领域，类似于目前的网上银行和移动支付，实现了一种新型的实时在线支付技术，让在线支付更安全、更便捷，具有广阔的应用前景。

发明内容

附图说明：图1为特定人的语音识别原理图；图2为语音支付系统网络拓扑及支付过程图；图3为语音支付的用户注册流程图；图4为语音支付的用户实时支付过程图。

作为一种新型的实时在线支付技术，本发明基于特定人语音的实时在线支付技术及其应用，也就是语音支付技术及其应用，其发明内容主要包括：特定人的语音识别原理、语音支付系统网络结构及支付过程、语音支付的用户注册流程、语音支付的用户实时支付过程等四部分，下面将分别给予描述。

特定人的语音识别原理

特定人的语音识别的基本原理如图1所示，主要包括两个阶段，即训练和识别。训练阶段，系统的每个使用者说出若干训练语句，系统据此建立每个使用者的模板或模型参数。识别阶段，由待识别人说的语音经特征提取后与系统训练时所产生的模板或模型参数进行比较。在特定人的辨认中，取与测试音匹配距离最小的特定人模型所对应的特定人作为识别结果；在特定人确认中，则通过判断测试音与所声称的特定人的模型的匹配距离是否小于一定阀值作出判断。由图1可以看出，要实现特定人的识别，主要应解决如下基本问题：

1、语音信号的预处理和特征提取，即提取出能够有效表征特定人特征的参数。实际上，本发明所采用的特征是从语音信号模型中得到的，它们既包含特定人的语音特征，又包含特定人的个性特征，并且互相交织在一起，以复杂的形式存于语音参数中；

2、特定人模型的建立和模型参数的训练。主要包括模型结构的表示和参数估计算法；

3、测试音与特定人模型的匹配距离计算。本发明采用的特定人模型结构对应于特定人识别的不同方法。随着技术的发展，我们对特定人识别的方法又有所更新，包括矢量量化，模板匹配法，隐马尔可夫模型，高斯混合马尔可夫模型，人工神经网络方法等，在此就不一一描述了；

4、识别与判断策略。根据匹配距离的计算结果判断特定人是否所声称的说话人或该特定人到底是谁；