[发明专利]基于声纹特征与关联图谱数据的风险用户识别方法、装置

说明书

本发明涉及一种人工智能技术，揭露了一种基于声纹特征与关联图谱数据的风险用户识别方法，包括：获取用户的标准语音信息；提取标准语音信息的第一声纹特征；将第一声纹特征输入至预设关联图谱模型，得到与第一声纹特征相关的关联图谱数据；将关联图谱数据向量化，得到关联特征向量；若预设黑声纹库中存在与第一声纹特征相匹配的声纹特征，或者预设黑关系图谱中存在与关联特征向量相匹配的标签特征向量，确定用户为风险用户。本发明还提出一种基于声纹特征与关联图谱数据的风险用户识别装置、电子设备以及一种计算机可读存储介质。本发明可以降低识别风险用户的漏检率，有利于增强信息的安全性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于声纹特征与关联图谱数据的风险用户识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前信息数据呈现指数型的增加，伴随着信息数据的增加，对用户信息进行安全性验证从而识别潜在的风险用户具有一定必要性。现有技术中，主要基于单项验证方法对用户信息进行验证进而识别风险用户，这种方式存在安全漏洞，容易漏检，用户信息容易被盗用信息者盗用。

发明内容

本发明提供一种基于声纹特征与关联图谱数据的风险用户识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于降低识别风险用户的漏检率，有利于增强信息的安全性。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于声纹特征与关联图谱数据的风险用户识别方法，包括：

获取用户的标准语音信息；

提取所述标准语音信息的第一声纹特征；

将所述第一声纹特征输入至预设关联图谱模型，得到与所述第一声纹特征相关的关联图谱数据；

将所述关联图谱数据向量化，得到关联特征向量；

判断预设黑声纹库中是否存在与所述第一声纹特征相匹配的声纹特征；以及

判断预设黑关系图谱中是否存在与所述关联特征向量相匹配的标签特征向量；

若所述预设黑声纹库中存在与所述第一声纹特征相匹配的声纹特征，或者所述预设黑关系图谱中存在与所述关联特征向量相匹配的标签特征向量，确定所述用户为风险用户。

可选地，所述获取用户的标准语音信息包括：

获取所述用户的原始语音信息；

利用模/数转换器对所述原始语音信息进行采样，得到数字语音信号；

对所述数字语音信号进行预加重操作，得到数字滤波语音信号；

对所述数字滤波语音信号进行分帧加窗操作，得到所述标准语音信息。

可选地，所述对所述数字滤波语音信号进行分帧加窗操作包括：

通过目标函数对所述数字滤波语音信号进行分帧加窗操作，所述目标函数为：

其中，n为所述数字滤波语音信号的帧数序列，N为所述数字滤波语音信号的总帧数，w(n)为所述标准语音信息的单帧数据。

可选地，所述提取所述标准语音信息的第一声纹特征，包括：

将所述标准语音信息进行离散傅里叶变换，得到所述标准语音信息的频谱信息；

利用三角滤波器对所述标准语音信息进行三角滤波计算，得到所述标准语音信息的频率响应值；

对所述频谱信息和所述频率响应值进行对数计算，得到对数能量；

对所述对数能量进行离散余弦计算，得到所述第一声纹特征。

可选地，所述离散傅里叶变换包含的计算函数为：