[发明专利]一种对抗人工智能语音语调学习真人识别的防御方法

摘要

本发明提供一种对抗人工智能语音语调学习真人识别的防御方法，所述方法包括以下步骤：录音传入，累计识别，基线判断与基线建立，可信评估，结果返回。本发明是一种对抗人工智能语音语调学习真人识别的防御方法，通过对用户使用的语言方式形式建立个性化的数据模型，对用户的说话习惯进行识别，能够有效的识别合成语音，避免发生受骗上当或其他危害社会的情况。

主权项

1.一种对抗人工智能语音语调学习真人识别的防御方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一：录音传入；首先，给予初始预设可信分值，然后将识别对象录音传入；步骤二：累计识别；判断累计数据是否达到预设值，如果没达到，则记录数据，然后返回可信值，如果达到，则进行步骤三；步骤三：基线判断与基线建立；判断对象是否已建立个人基线，如果没建立，则开始建立个人基线，对历史数据进行拆分分析，针对主语、谓语、宾语、动语、定语、状语、补语和中心语进行分类拆分，录入用户已使用的对应的主语、谓语、宾语、动语、定语、状语、补语和中心语习惯库中，记录词语、类型、使用次数和每个分类的总录入次数，基线建立完毕后，进行步骤四可信评估，如果已经建立个人基线，则直接进入步骤四可信评估；步骤四：可信评估；针对录音的主语、谓语、宾语、动语、定语、状语、补语和中心语进行分类拆分，根据用户已使用的对应的主语、谓语、宾语、动语、定语、状语、补语和中心语习惯库，记录词语、类型、使用次数和每个分类的总录入次数并给予一定可信值，根据对词汇使用的编组和使用次数给予一定可信值；步骤五：结果返回；传入的录音经过步骤四的可信评估后，预设的初始可信值会发生改变，将累计的可信值返回，通过返回的可信值，判断录音的质量。