CN103973453A - 声纹密钥生成方法、装置及基于声纹密钥登录方法、*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种声纹密钥生成方法、装置及基于声纹密钥登录方法、***，包括：移动客户端首次登录数据管理***时，输入第一声音信息，按照本发明生成声纹密钥方法生成第一声纹密钥并存储在认证服务器上；非首次登录数据管理***时，输入第二声音信息，以生成第二声纹密钥，认证服务器将第二声纹密钥与第一声纹密钥进行认证匹配，当完成认证匹配时，发送认证确定信息到移动客户端，进行登录。本发明通过采用声纹密钥方法，保证了移动客户端访问数据管理***的安全，有利于实时远程监管数据库。

Description

声纹密钥生成方法、装置及基于声纹密钥登录方法、***

技术领域

本发明涉及计算机安全技术，尤指一种声纹密钥生成方法、装置及基于声纹密钥登录方法、***。

背景技术

随着计算机技术的不断引进，大量的应用数据平台得到应用，电商、数据业务服务商、运营商等云数据或大数据的数据管理平台得到发展，如Amazon的亚马逊网页服务(AWS，Amazon Web Services)平台，国内的阿里云，沃云等平台。这些数据管理平台的强大的计算能力已经被广泛地用于国民生产领域，如12306火车票订票网站、阿里巴巴的淘宝平台等。要实现海量用户数据的存储及监管，数据库管理员的管理和维护负担较重。另外，数据管理平台所在数据库数据中心(IDC)的地理位置往往与数据库管理员的办公区具有一定的物理距离。为了更为方便地维护和管理数据资源，一般将数据管理***映射到公网上，通过公网IP登入数据管理***映射在公网的地址，进行数据管理平台数据库的管理和运维。

目前，这种将数据库管理***映射到公网上，通过公网IP登入数据管理***，进行数据管理平台数据库的管理和运维存在以下缺陷：由于数据管理平台的数据库承载着大量的数据资源，需要数据管理平台时刻关注数据库态势，当数据管理平台工作人员不在办公区域内(办公区域内的电脑都加强了防火墙的防御设置，即处于安全域内)，无法通过办公区域外的电脑终端实时登录访问数据库管理***，对数据库进行实时维护控制。

为了实现对数据管理***的实时监控，可以采用移动客户端登录数据管理***进行数据管理***的监管。但是，在移动客户端登录数据库管理***时，如果采用传统的密码进行安全认证，则存在以下问题：

1、当用户设定密码过于简单时，容易受到网络攻击，密码易被破解；过于复杂时，不便记忆，借助其他记录方式，容易造成密码被盗。

2、传统方式设定的密码容易被攻击者利用一定的手段破解，如通过用户身份相关的信息(身份证号码、生日等)；或字典攻击方法(dictionaryattack)；

另外，如果账号信息为共用资源，***无法区分登录行为的工作人员信息，容易引发法律纠纷。

如果采用生物特征识别技术(指纹、面部识别)进行安全认证，则存在以下问题：

1、生物特征样本的保密性问题；比如，攻击者可以从用户摸过的杯子等物品盗窃用户指纹，隐藏的图像采集装置可能会盗拍用户的面部特征信息；

2、由于生物特征属于基于统计特性的特征，所以具有类内模糊性(fuzziness)。模糊性是指由于位置、光线、角度、背景等多方面因素，传感器采集同一用户的多次生物特征样本之间会存在一定的差异，易导致***误判(尤其面部识别存在这些问题)；

3、大多数生物模板不是离散的，而是连续域内利用某种信号处理技术得到的实数向量，容易导致出现误判的偏差。

综上，目前现有的数据管理***，若工作人员不在办公区，无法采用办公区内的电脑实现实时有效的监控和管理；采用现有移动客户端进行数据管理***的监管，存在安全认证问题，因此，迫切的需要一种安全认证的方法，用于在离开办公区域时，可以通过移动客户端实现数据管理***的安全认证，实现对数据管理平台实时的监控和管理。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种声纹密钥生成方法、装置及基于声纹密钥登录方法、***，能够利用声音信息生成声纹密钥，保证使用移动客户端登录数据管理***的安全，实现对数据管理***的实时监管。

为了达到上述发明目的，本发明公开了一种声纹密钥生成方法，包括：

利用两种声纹特征提取方法分别对声音信息进行声纹特征提取，获得两个声纹特征向量集合；

计算各声纹特征向量集合，分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合；

将各匹配分数向量集合中的对应元素构建融合为二元组；

以构建融合后的二元组作为坐标点，进行曲线解析式的拟合，将曲线解析式的系数进行排序和离散化处理后作为声纹密钥。

进一步地，两种声纹特征提取方法包括以下任意的两种方法：Mel频率倒谱系数MFCC、梅尔线性谱频率MFSL、线性预测倒谱系数LPCC、残差相位角residual phase。

进一步地，计算各声纹特征向量集合，分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合包括：通过将各声纹特征向量集合的向量分别输入至高斯混合模型-通用背景模型GMM-UBM或GMM模型，以分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合。

另一方面，本申请还提供一种基于声纹密钥登录方法，包括：

移动客户端首次登录数据管理***时，输入第一声音信息，以生成第一声纹密钥并存储在认证服务器上；非首次登录数据管理***时，输入第二声音信息，以生成第二声纹密钥，认证服务器将第二声纹密钥与第一声纹密钥进行认证匹配，当完成认证匹配时，发送认证确定信息到移动客户端，进行登录；

所述第一声纹密钥/第二声纹密钥的生成方法为：

采用两种声纹特征提取方法分别提取第一声音信息/第二声音信息的声纹特征向量集合；

计算第一声音信息/第二声音信息的各声纹特征向量集合，分别获得第一声音信息/第二声音信息的第一预设值个数的匹配分数向量集合；

将第一声音信息/第二声音信息的各匹配分数向量集合中的对应元素构建融合为二元组；

以第一声音信息/第二声音信息的构建融合后的二元组作为坐标点，进行第一声音信息/第二声音信息的曲线解析式的拟合，将第一声音信息/第二声音信息的曲线解析式的系数进行排序和离散化处理后作为声纹密钥。

进一步地，两种声纹特征提取方法包括以下任意的两种方法：Mel频率倒谱系数MFCC、梅尔线性谱频率MFSL、线性预测倒谱系数LPCC、残差相位角residual phase。

进一步地，计算第一声音信息/第二声音信息的各声纹特征向量集合，分别获得第一声音信息/第二声音信息的第一预设值个数的匹配分数向量集合包括：通过将第一声音信息/第二声音信息的各声纹特征向量集合的向量输入至GMM-UBM或GMM模型，以分别获得第一预设值个数的第一声音信息/第二声音信息的匹配分数向量集合。

进一步地，认证服务器预先设置每次认证匹配时的第二声音信息的内容，在完成声纹密钥的认证匹配进行登录前，该方法还包括：认证服务器确定第二声音信息的内容为预先设置的内容时，进行登录；否则，拒绝登录。

再一方面，本申请还提供一种声纹密钥生成装置，包括：提取单元、计算单元、构建融合单元和拟合生成单元；其中，

提取单元，用于利用两种声纹特征提取方法分别对声音信息进行声纹特征提取，获得两个声纹特征向量集合；

计算单元，用于计算各声纹特征向量集合，分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合；

构建融合单元，用于将各匹配分数向量集合中的对应元素构建融合为二元组；

拟合生成单元，用于以构建融合后的二元组作为坐标点，进行曲线解析式的拟合，将曲线解析式的系数进行排序和离散化处理后作为声纹密钥。

进一步地，两种声纹特征提取方法包括以下任意的两种方法：Mel频率倒谱系数MFCC、梅尔线性谱频率MFSL、线性预测倒谱系数LPCC、残差相位角residual phase。

进一步地，计算单元，具体用于通过将各声纹特征向量集合的向量输入至GMM-UBM或GMM模型，以分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合。

再一方面，本申请还提供一种基于声纹密钥登录***，包括：移动客户端、认证服务器和上述声纹密钥生成装置；其中，

移动客户端，用于首次登录数据管理***时，输入第一声音信息，发送到声纹密钥生成装置，以生成第一声纹密钥信息；非首次数据管理***时，输入第二声音信息，发送到声纹密钥生成装置，以生成第二声纹密钥；接收认证服务器的登录确定信息进行登录；

认证服务器，用于接收首次登录数据管理***时，由声纹密钥生成装置生成的第一声纹密钥进行存储；接收非首次登录数据管理***时，由声纹密钥生成装置生成的第二声纹密钥，将第二声纹密钥与第一声纹密钥进行认证匹配，当完成认证匹配时，给移动客户端发送认证确认信息到移动客户端；

声纹密钥生成装置，用于接收第一声音信息/第二声音信息生成第一声纹密钥/第二声纹密钥，发往认证服务器服务进行存储/认证匹配。

进一步地，认证服务器还包括预先设置单元和内容匹配单元；其中，

预先设置单元，用于预先设置每次认证匹配时的第二声音信息的内容，发往客户端进行第二声音输入；

内容匹配单元，用于在完成声纹密钥的认证匹配进行登录前，确定第二声音信息的内容为预先设置的内容时，进行登录；否则，拒绝登录。

本申请技术方案包括：移动客户端首次登录数据管理***时，输入第一声音信息，以生成第一声纹密钥并存储在认证服务器上；非首次登录数据管理***时，输入第二声音信息，以生成第二声纹密钥，认证服务器将第二声纹密钥与第一声纹密钥进行认证匹配，当完成认证匹配时，发送认证确定信息到移动客户端，进行登录；第一声纹密钥/第二声纹密钥的生成方法为：采用两种声纹特征提取方法分别提取第一声音信息/第二声音信息的声纹特征向量集合；计算第一声音信息/第二声音信息的各声纹特征向量集合，分别获得第一声音信息/第二声音信息的第一预设值个数的匹配分数向量集合；将第一声音信息/第二声音信息的各匹配分数向量集合中的对应元素构建融合为二元组；以第一声音信息/第二声音信息的构建融合后的二元组作为坐标点，进行第一声音信息/第二声音信息的曲线解析式的拟合，将第一声音信息/第二声音信息的曲线解析式的系数进行排序和离散化处理后作为声纹密钥。本发明通过采用声纹密钥方法，保证了移动客户端访问数据管理***的安全，有利于实时监管数据管理***。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实现声纹密钥生成方法的流程图；

图2为本发明实现声纹密钥生成装置的结构框图；

图3为本发明实现基于声纹密钥登录***的结构框图。

具体实施方式

图1为本发明实现声纹密钥生成方法的流程图，如图1所示，包括：

步骤100、利用两种声纹特征提取方法分别对声音信息进行声纹特征提取，获得两个声纹特征向量集合。

本步骤中，提取声音信息的声纹特征向量集合包括：利用以下任意两种声纹特征提取方法：Mel频率倒谱系数(MFCC)、梅尔线性谱频率(MFSL)、线性预测倒谱系数(LPCC)、残差相位角(residual phase)。

需要说明的是，本发明进行声纹特征的提取主要进行谱频率提取方法，一般的，只要能够实现谱频率提取就可以应用与本发明。

步骤101、计算各声纹特征向量集合，分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合。

这里按照常规的实验，获得的匹配分数向量集合的个数大约在120-150个左右，第一预设值个数主要与声音信息的干扰有关。

本步骤中，计算各声纹特征向量集合，分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合包括：通过将各声纹特征向量集合的向量分别输入至高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)或(GMM)模型，以分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合。这里是指单独的一个声纹特征向量集合的向量输入到高斯混合模型-通用背景模型(GMM-UBM)或(GMM)模型。

需要说明的是，GMM-UBM或GMM模型为本领域技术人员熟知的计算模型。

步骤102、将各匹配分数向量集合中的对应元素构建融合为二元组。

这里，假设步骤101中计算的两个声纹特征向量集合，获得第一预设值为6个的匹配分数向量集合分别为A＝(a，b，c，d，e，f)、B＝(g，h，i，j，k，l)，则构建融合的二元组分别为<a，g>、<b，h>、<c，i>、<d，j>、<e，k>、<f，l>；

利用以上二元组的第一个值作为横坐标对应x值，利用二元组第二个值作为纵坐标对应y值，构建二维坐标系。

步骤103、以构建融合后的二元组作为坐标点，进行曲线解析式的拟合，将曲线解析式的系数进行排序和离散化处理后作为声纹密钥。

需要说明的是，曲线解析式的拟合可以通过现有的拉格朗日插值方法、最小二乘曲线拟合等方法进行拟合，拟合处理后进行排序，采用中值进行离散化处理后得到声纹密钥。

这里，将融合后的二元组作为坐标点，假设拟合的多项式的曲线解析式为：

p(x)＝a₀+a₁x+…+a_nk-1x^kn-1+a_nkx^kn

则将曲线解析式的系数排序后得到A＝{a₀,a₁,…a_kn}

系数A按大小排序然后取出中值am，则离散化后的S包括：

这里，如果要将S进行应用，需要利用生物特征的基本处理方法，整理为二值化字符串形式，由于该部分为领域内公知常识，在此不再赘述。

一种基于声纹密钥登录方法，包括：移动客户端首次登录数据管理***时，输入第一声音信息，以生成第一声纹密钥并存储在认证服务器上；非首次登录数据管理***时，输入第二声音信息，以生成第二声纹密钥，认证服务器将第二声纹密钥与第一声纹密钥进行认证匹配，当完成认证匹配时，发送认证确定信息到移动客户端，进行登录；

第一声纹密钥/第二声纹密钥的生成方法为：

采用两种声纹特征提取方法分别提取第一声音信息/第二声音信息的声纹特征向量集合。这里，两种声纹特征提取方法包括以下任意的两种方法：MFCC、MFSL、residual phase、LPCC。

计算第一声音信息/第二声音信息的各声纹特征向量集合，分别获得第一声音信息/第二声音信息的第一预设值个数的匹配分数向量集合；

计算第一声音信息/第二声音信息的各声纹特征向量集合，分别获得第一声音信息/第二声音信息的第一预设值个数的匹配分数向量集合包括：通过将第一声音信息/第二声音信息的各声纹特征向量集合的向量输入至GMM-UBM或GMM模型，以分别获得第一预设值个数的第一声音信息/第二声音信息的匹配分数向量集合。

将第一声音信息/第二声音信息的各匹配分数向量集合中的对应元素构建融合为二元组。

以第一声音信息/第二声音信息的构建融合后的二元组作为坐标点，进行第一声音信息/第二声音信息的曲线解析式的拟合，将第一声音信息/第二声音信息的曲线解析式的系数进行排序和离散化处理后作为声纹密钥。

认证服务器预先设置每次认证匹配时的第二声音信息的内容，在完成声纹密钥的认证匹配进行登录前，本发明方法还包括：认证服务器确定第二声音信息的内容为预先设置的内容时，进行登录；否则，拒绝登录。

需要说明的是，通过预先设置每次登录的第二声音信息的内容，进行认证登录时，工作人员必需完成与预先设置内容一致的声音信息，才可以实现登录。第二声音信息的内容的确定可以通过现有的语音识别方法实现，将确定的第二声音信息的内容与预先设置的内容进行匹配，完全相同时，实现登录，避免他人盗用工作人员声音信息进行***登录。

图2为本发明实现声纹密钥生成装置的结构框图；如图2所示，包括：提取单元、计算单元、构建融合单元和拟合生成单元；其中，

提取单元，用于利用两种声纹特征提取方法分别对声音信息进行声纹特征提取，获得两个声纹特征向量集合。

这里，两种声纹特征提取方法包括以下任意的两种方法：MFCC、MFSL、residual phase、LPCC。

计算单元，用于计算各声纹特征向量集合，分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合。

计算单元，具体用于通过将各声纹特征向量集合的向量输入至GMM-UBM或GMM模型，以分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合。

构建融合单元，用于将各匹配分数向量集合中的对应元素构建融合为二元组。

拟合生成单元，用于以构建融合后的二元组作为坐标点，进行曲线解析式的拟合，将曲线解析式的系数进行排序和离散化处理后作为声纹密钥。

图3为本发明实现基于声纹密钥登录***的结构框图，如图3所示，包括：移动客户端、认证服务器和声纹密钥生成装置；其中，

移动客户端，用于首次登录数据管理***时，输入第一声音信息，发送到声纹密钥生成装置，以生成第一声纹密钥信息；非首次数据管理***时，输入第二声音信息，发送到声纹密钥生成装置，以生成第二声纹密钥；接收认证服务器的登录确定信息进行登录；

认证服务器，用于接收首次登录数据管理***时，由声纹密钥生成装置生成的第一声纹密钥进行存储；接收非首次登录数据管理***时，由声纹密钥生成装置生成的第二声纹密钥，将第二声纹密钥与第一声纹密钥进行认证匹配，当完成认证匹配时，给移动客户端发送认证确认信息到移动客户端；

声纹密钥生成装置，包含提取单元、计算单元、构建融合单元和拟合生成单元；其中，

提取单元，用于接收第一声音信息，采用两种声纹特征提取方法分别对第一声音信息进行声纹特征提取，获得两个声纹特征向量集合；接收第二声音信息，采用两种声纹特征提取方法分别对第二声音信息进行声纹特征提取，获得两个声纹特征向量集合。

两种声纹特征提取方法包括以下任意的两种方法：MFCC、MFSL、residual phase、LPCC。

计算单元，用于计算第一声音信息的各声纹特征向量集合，分别获得第一声音信息的第一预设值个数的匹配分数向量集合；计算第二声音信息的各声纹特征向量集合，分别获得第二声音信息的第一预设值个数的匹配分数向量集合。

计算单元，具体用于通过将第一声音信息的各声纹特征向量集合的向量输入至GMM-UBM或GMM模型，以分别获得第一预设值个数的第一声音信息的匹配分数向量集合；通过将第二声音信息的各声纹特征向量集合的向量输入至GMM-UBM或GMM模型，以分别获得第一预设值个数的第二声音信息的匹配分数向量集合。

构建融合单元，用于将第一声音信息的各匹配分数向量集合中的对应元素构建融合为二元组；将第二声音信息的各匹配分数向量集合中的对应元素构建融合为二元组；

拟合生成单元，用于以第一声音信息构建融合后的二元组作为坐标点，进行曲线解析式的拟合，将曲线解析式的系数进行排序和离散化处理后作为第一声纹密钥；以第二声音信息构建融合后的二元组作为坐标点，进行曲线解析式的拟合，将曲线解析式的系数进行排序和离散化处理后作为第二声纹密钥。

认证服务器还包括预先设置单元和内容匹配单元；其中，

预先设置单元，用于预先设置每次认证匹配时的第二声音信息的内容，发往客户端进行第二声音输入；

内容匹配单元，用于在完成声纹密钥的认证匹配进行登录前，确定第二声音信息的内容为预先设置的内容时，进行登录；否则，拒绝登录。

以下结合具体实施例对本发明方法进行清楚详细的描述，实施例只为更加清楚的陈述本发明，并不用于限制本发明的保护范围。

实施例1

本实施例以云平台数据管理***的登录应用作为实施环境。

为确保在移动客户端实现云平台数据管理***的安全登录，本实施例描述基于云平台数据管理***用户声纹密钥认证方案，包括：

首先在移动客户端登录云平台访问数据库时，需要进行声纹密钥生成，具体过程如下：

工作人员输入用户信息及一定时长的语音信息(认为设定，不宜过短，这里暂设为10秒)，移动客户端通过安全套接层协议层(SSL)通道提交注册的声音信息至云平台注册服务器。

需要说明的是，这里的语言信息可以是相同内容的语音，也可以是不同内容的语言。这里，为了防止工作人员的声音信息被盗用，可以预先设置每一次登录的第二声音信息的内容，按照第二声音信息的内容进行声音输入，当输入语音内容与预先设置的内容相同时，才可以实现***登录。

当云平台注册服务器接收到注册的声音信息后，将用户信息及语音信息传输到声纹密钥生成装置，产生第一声纹密钥。并将用户信息及第一声纹密钥在云平台存储服务器中，在注册用户样本数据库中remoteuser表中存储。

当工作人员再次登录时，通过移动客户端输入语音信息，按照生成第一声纹密钥的方法，生成第二声纹密钥，将第二声纹密钥与云平台存储服务器中第一声纹密钥进行匹配，当匹配通过时，登录***。

声纹密钥的生成方法与以上实施方式声纹密钥生成的方法相同。

虽然本申请所揭露的实施方式如上，但所述的内容仅为便于理解本申请而采用的实施方式，并非用以限定本申请。任何本申请所属领域内的技术人员，在不脱离本申请所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，但本申请的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (12)

1.一种声纹密钥生成方法，其特征在于，包括：

利用两种声纹特征提取方法分别对声音信息进行声纹特征提取，获得两个声纹特征向量集合；

计算各声纹特征向量集合，分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合；

将各匹配分数向量集合中的对应元素构建融合为二元组；

以构建融合后的二元组作为坐标点，进行曲线解析式的拟合，将曲线解析式的系数进行排序和离散化处理后作为声纹密钥。

2.根据权利要求1所述的声纹密钥生成方法，其特征在于，所述两种声纹特征提取方法包括以下任意的两种方法：Mel频率倒谱系数MFCC、梅尔线性谱频率MFSL、线性预测倒谱系数LPCC、残差相位角residual phase。

3.根据权利要求1所述的声纹密钥生成方法，其特征在于，所述计算各声纹特征向量集合，分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合包括：通过将各声纹特征向量集合的向量分别输入至高斯混合模型-通用背景模型GMM-UBM或GMM模型，以分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合。

4.一种基于声纹密钥登录方法，其特征在于，包括：

移动客户端首次登录数据管理***时，输入第一声音信息，以生成第一声纹密钥并存储在认证服务器上；非首次登录数据管理***时，输入第二声音信息，以生成第二声纹密钥，认证服务器将第二声纹密钥与第一声纹密钥进行认证匹配，当完成认证匹配时，发送认证确定信息到移动客户端，进行登录；

所述第一声纹密钥/第二声纹密钥的生成方法为：

采用两种声纹特征提取方法分别提取第一声音信息/第二声音信息的声纹特征向量集合；

计算第一声音信息/第二声音信息的各声纹特征向量集合，分别获得第一声音信息/第二声音信息的第一预设值个数的匹配分数向量集合；

将第一声音信息/第二声音信息的各匹配分数向量集合中的对应元素构建融合为二元组；

以第一声音信息/第二声音信息的构建融合后的二元组作为坐标点，进行第一声音信息/第二声音信息的曲线解析式的拟合，将第一声音信息/第二声音信息的曲线解析式的系数进行排序和离散化处理后作为声纹密钥。

5.根据权利要求4所述的基于声纹密钥登录方法，其特征在于，所述两种声纹特征提取方法包括以下任意的两种方法：Mel频率倒谱系数MFCC、梅尔线性谱频率MFSL、线性预测倒谱系数LPCC、残差相位角residual phase。

6.根据权利要求4所述的基于声纹密钥登录方法，其特征在于，计算第一声音信息/第二声音信息的各声纹特征向量集合，分别获得第一声音信息/第二声音信息的第一预设值个数的匹配分数向量集合包括：通过将第一声音信息/第二声音信息的各声纹特征向量集合的向量输入至GMM-UBM或GMM模型，以分别获得第一预设值个数的第一声音信息/第二声音信息的匹配分数向量集合。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，认证服务器预先设置每次认证匹配时的第二声音信息的内容，在完成声纹密钥的认证匹配进行登录前，该方法还包括：认证服务器确定第二声音信息的内容为预先设置的内容时，进行登录；否则，拒绝登录。

8.一种声纹密钥生成装置，其特征在于，包括：提取单元、计算单元、构建融合单元和拟合生成单元；其中，

提取单元，用于利用两种声纹特征提取方法分别对声音信息进行声纹特征提取，获得两个声纹特征向量集合；

计算单元，用于计算各声纹特征向量集合，分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合；

构建融合单元，用于将各匹配分数向量集合中的对应元素构建融合为二元组；

拟合生成单元，用于以构建融合后的二元组作为坐标点，进行曲线解析式的拟合，将曲线解析式的系数进行排序和离散化处理后作为声纹密钥。

9.根据权利要求8所述的声纹密钥生成装置，其特征在于，所述两种声纹特征提取方法包括以下任意的两种方法：Mel频率倒谱系数MFCC、梅尔线性谱频率MFSL、线性预测倒谱系数LPCC、残差相位角residual phase。

10.根据权利要求8所述的声纹密钥生成装置，其特征在于，所述计算单元，具体用于通过将各声纹特征向量集合的向量输入至GMM-UBM或GMM模型，以分别获得第一预设值个数的匹配分数向量集合。

11.一种基于声纹密钥登录***，其特征在于，包括：移动客户端、认证服务器和权利要求8～10的声纹密钥生成装置；其中，

移动客户端，用于首次登录数据管理***时，输入第一声音信息，发送到声纹密钥生成装置，以生成第一声纹密钥信息；非首次数据管理***时，输入第二声音信息，发送到声纹密钥生成装置，以生成第二声纹密钥；接收认证服务器的登录确定信息进行登录；

认证服务器，用于接收首次登录数据管理***时，由声纹密钥生成装置生成的第一声纹密钥进行存储；接收非首次登录数据管理***时，由声纹密钥生成装置生成的第二声纹密钥，将第二声纹密钥与第一声纹密钥进行认证匹配，当完成认证匹配时，给移动客户端发送认证确认信息到移动客户端；

声纹密钥生成装置，用于接收第一声音信息/第二声音信息生成第一声纹密钥/第二声纹密钥，发往认证服务器服务进行存储/认证匹配。

12.根据权利要求11所述的***，其特征在于，所述认证服务器还包括预先设置单元和内容匹配单元；其中，

预先设置单元，用于预先设置每次认证匹配时的第二声音信息的内容，发往客户端进行第二声音输入；

内容匹配单元，用于在完成声纹密钥的认证匹配进行登录前，确定第二声音信息的内容为预先设置的内容时，进行登录；否则，拒绝登录。