CN111833068A - 基于声纹识别的身份核验***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及声纹识别技术领域，具体涉及一种基于声纹识别的身份核验***及方法，***包括客户端、服务器和后台终端，所述服务器包括输入模块、数据库、处理模块和输出模块，其中：输入模块，用于获取通话过程中客户端发送的当前声纹模型；数据库，用于预先存储客户的样本声纹模型；处理模块，用于接收当前声纹模型，并根据样本声纹模型处理当前声纹模型，若当前声纹模型与样本声纹模型不匹配，则生成第一告警信息；反之，则生成核验通过提示信息；输出模块，用于向后台终端发送第一告警信息和核验通过提示信息；采用本方案能够解决身份核验耗时较长的问题。
Description
技术领域
本发明涉及声纹识别技术领域，具体涉及一种基于声纹识别的身份核验***及方法。
背景技术
目前，在互联网信贷业务授信审核，对某些特定客群，除了使用模型和策略进行***自动判断外，还需要审核人员通过电话对客户进行电核操作，该操作主要是由审核人员按照人工审核话术脚本，对客户进行身份核验，借款用途核验，还款意愿和还款能力核验等综合考察。但是，由于人工审核过程完全由审核人按照话术脚本通过电话进行相关客户沟通，耗时较长，对每个客户均需进行相同的沟通流程，尤其是对客户身份核验，通过电话核验需要审批人员有较丰富的经验，耗时也较长，对于优质客户的用户体验影响较大。
发明内容
本发明意在于提供一种基于声纹识别的身份核验***及方法，能够解决身份核验耗时较长的问题。
本发明提供的基础方案为：基于声纹识别的身份核验***，包括客户端、服务器和后台终端，所述服务器包括输入模块、数据库、处理模块和输出模块，其中：输入模块，用于获取通话过程中客户端发送的当前声纹模型；数据库，用于预先存储客户的样本声纹模型；处理模块，用于接收当前声纹模型，并根据样本声纹模型处理当前声纹模型，若当前声纹模型与样本声纹模型不匹配，则生成第一告警信息；反之，则生成核验通过提示信息；输出模块，用于向后台终端发送第一告警信息和核验通过提示信息。
本发明的工作原理及优点在于：
本方案中，在信贷核验的通话过程中，通过输入模块获取客户的当前声纹模型，由于数据库中预先存储有客户的样本声纹模型，经过处理模块对照比对，可以通过客户的声纹来完成身份核验；无需再由审核人员询问客户的身份信息，节省了身份核验时间；对于通过了声纹比对的客户生成核验通过提示信息，审核人员即可对此减少身份核实类问题的提问或者不进行身份核实类问题，而对于未通过声纹识别的客户，生成告警信息会提示到审核人员，重点考虑客户是否为欺诈客户，需加大对客户的身份核实类问题数量，从而防范欺诈风险。
综上，通过***辅助判断声纹信息，判断结果更为客观，可以提高客户识别的准确性，减少审核人员的主观判断误差；也可以提高人工审核的效率，减少身份核验的时间投入，从而提高客户体验。
进一步，输出模块，还用于在二类账户注册阶段，向客户端发送特定的样本文字信息；输入模块，还用于获取客户朗读样本文字信息的样本声纹模型；数据库，还用于接收文字信息和样本声纹模型，并将文字信息和对应的样本声纹模型输入到预先建立的映射关系表中。
有益效果：通常，银行卡一类账户是指在银行办理的储蓄卡，可用于在自助提款机上做存取款等操作，而二类账户指的是基于实体卡的一个电子账户；由于本方案主要涉及互联网信贷业务授信审核，一般是客户申请二类账户后才能办理信贷业务，存在一个先后顺序；所以在二类账户的注册阶段，先由服务器发送一些特定的文字信息，让客户进行阅读；与此同时，输入模块捕捉到相应的声纹模型，并存储到数据库的映射关系表中；从而便于后续授信审核的匹配，并优化数据获取的流程，避免流程复杂的问题，提升客户的使用体验。
进一步，处理模块，还用于根据语音识别算法处理当前声纹模型，生成当前文字信息；并根据关键字匹配算法从映射关系表中匹配出与当前文字信息相同的样本文字信息，以及相应的样本声纹模型；如果样本声纹模型与当前声纹模型不同，则生成第一告警信息。
有益效果：由于当前声纹模型是在授信审核阶段的语音通话中产生，为避免在此过程中又要求客户复述特定的话语，本方案可以通过采集通话中的任意语句，并根据关键字匹配技术定位相同语句，从而得到可用于对比的声纹模型；***的功能更加完善和人性化，能够提高客户体验。
进一步，处理模块，还用于分别提取当前声纹模型和样本声纹模型的特征信息，并根据特征信息判定当前声纹模型和样本声纹模型是否相同；所述特征信息包括共振峰频率和波形走向。
有益效果：在被比较的两个声纹模型中，分别选取明显、稳定的特征作为比较特征。一般说，共振峰的频率值及其波形的走向是最稳定的特征，而且具有很强的特定性，利用价值最高。
进一步，所述语音识别算法采用科大讯飞语音识别算法；关键词匹配算法采用KMP算法。
有益效果：由于KMP算法在匹配过程中发生失配时，是根据一些匹配过程中得到的信息跳过不必要的匹配，而不是从原始串下一个字符开始重新匹配，能够达到一个较高的匹配效率；缩短匹配的耗时；采用现有比较成熟的科大讯飞语音识别算法，也能够节约开发成本。
进一步，所述数据库还用于存储黑名单用户声纹模型；处理模块，还用于根据黑名单声纹模型判断当前声纹模型，若当前声纹模型与黑名单声纹模型相同，则生成第二告警信息。
有益效果：采用本方案，可以将筛查出来的欺诈客户声纹模型保存在数据库中，并作为黑名单；能够在身份核验的过程中，以此对当前声纹模型进行判断和核对，从而排除黑名单用户再次欺诈。
本发明还提供了基于声纹识别的身份核验方法，包括如下步骤：
S1、获取通话过程中客户端发送的当前声纹模型；
S2、接收当前声纹模型，并根据数据库中预存的样本声纹模型处理当前声纹模型，若当前声纹模型与样本声纹模型不匹配，则生成第一告警信息；反之，则生成核验通过提示信息；
S3、向后台终端发送第一告警信息和核验通过提示信息。
有益效果：采用本方案，首先数据库中预先存储有客户的样本声纹模型，然后在信贷核验的通话过程中，通过采用客户当前的声纹模型，将当前声纹模型与样本声纹模型进行比对，来完成身份核验工作；无需再由审核人员询问客户的身份信息，节省了身份核验时间；对于通过了声纹比对的客户生成核验通过提示信息，审核人员即可对此减少身份核实类问题的提问或者不进行身份核实类问题，而对于未通过声纹识别的客户，生成告警信息会提示到审核人员，重点考虑客户是否为欺诈客户，需加大对客户的身份核实类问题数量，从而防范欺诈风险。
进一步，S1之前还包括步骤S01、在二类账户注册阶段，向客户端发送特定的样本文字信息；S02、获取客户朗读样本文字信息的样本声纹模型；S03、接收文字信息和样本声纹模型，并将文字信息和对应的样本声纹模型输入到预先建立的映射关系表中。
有益效果：针对样本声纹模型的获取，本方案把该步骤植入在二类账户注册阶段中，有效利用已有的流程，提升客户的使用体验。
进一步，所述步骤S2中还包括步骤S21、根据语音识别算法处理当前声纹模型，生成当前文字信息；并根据关键字匹配算法从映射关系表中匹配出与当前文字信息相同的样本文字信息，以及相应的样本声纹模型；如果样本声纹模型与当前声纹模型不同，则生成第一告警信息。
有益效果：本方案通过采集通话中的任意语句，并根据关键字匹配技术定位相同语句，从而得到可用于对比的样本声纹模型；无需客户再在身份核验的过程中朗读特定的文字信息，更加人性化。
进一步，所述步骤S2中还包括步骤S22、分别提取当前声纹模型和样本声纹模型的特征信息，并根据特征信息判定当前声纹模型和样本声纹模型是否相同。
有益效果：共振峰的频率值及其波形的走向是最稳定的特征，而且具有很强的特定性，利用价值最高；以此作为当前声纹模型和样本声纹模型比对的目标特定，能够得出有效且准确的判定结果。
附图说明
图1为本发明基于声纹识别的身份核验***及方法实施例一的***框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细的说明：
实施例一
基于声纹识别的身份核验***，包括客户端、服务器和后台终端，客户端为客户使用的华为P40手机，服务器采用戴尔易安信PowerEdgeT30微塔式服务器，后台终端为联想一体机电脑；如图1所示，服务器包括输入模块、数据库、处理模块和输出模块，其中：输入模块，用于获取通话过程中客户端发送的当前声纹模型；数据库，用于预先存储客户的样本声纹模型；处理模块，用于接收当前声纹模型，并根据样本声纹模型处理当前声纹模型，若当前声纹模型与样本声纹模型不匹配，则生成第一告警信息；反之，则生成核验通过提示信息；输出模块，用于向后台终端发送第一告警信息和核验通过提示信息；具体的，本实施例中，为便于说明，我们选取两名试验人员(客户A和客户B)，在互联网信贷业务授信审核时，审核人员分别与客户A和客户B进行语音通话，得到了两个关于客户A和客户B的当前声纹图，由于数据库中预先存储有客户A的样本声纹图(由于“你好”比较常用，本实施例中选取说“你好”声音的宽带谱图，在其他实施例中还可以选用其他声音的宽带谱图)，客户B意图以客户A的名义开通信贷业务，从客户B的当前声纹模型中截取说“你好”声音的宽带谱图进行对照比对，样本波形走向呈渐降状，而当前声纹波形走向呈平直状；于是，生成第一告警信息“该客户声纹信息验证失败，疑似为欺诈客户，请警惕！”，并显示在审核人员使用的后台终端上，并由审核人员加大对客户的身份核实类问题的数量，防范欺诈风险；相反的，通过采集到客户A的声纹图，截取到其中说“你好”声音的宽带谱图，与预存的样本图谱波形走向一致，生成提示信息“该客户声纹信息验证成功”，审核人员根据这个提示则可以减少身份核实类问题的提问或者不进行身份核实类问题的提问；采用本方案能够提高人工审核的效率，减少身份核验的时间投入，并提高客户体验。
为了优化样本数据获取的方式和流程，***还可以通过输出模块，在二类账户注册阶段预先向客户端发送特定的样本文字信息“是的，现在方便接听电话，你直接说吧”、“抱歉，这会我有事，能不能稍后再给我打”；再通过输入模块采集客户朗读该样本文字信息的样本声纹模型；并由数据库接收文字信息和样本声纹模型，并将文字信息和对应的样本声纹模型输入到预先建立的映射关系表中；于是，在审核人员与客户进行电话核验的过程中，审核人员会询问“我这里还需要和您核实一些具体问题，请问您现在接电话方便吗？”，通过采集客户的当前声纹模型，由处理模块根据语音识别算法处理客户的当前声纹模型，生成当前文字信息，并根据关键字匹配算法从映射关系表中匹配出与当前文字信息相同的样本文字信息，和相应的样本声纹模型；具体的，语音识别算法采用科大讯飞语音识别算法，关键词匹配算法采用KMP算法，均为现有技术，在此不再赘述；截取到的为“是的”、“方便”声音的宽带谱图；并分别提取当前声纹模型和样本声纹模型的共振峰频率和波形走向，根据共振峰频率和波形走向判断当前声纹模型和样本声纹模型是否相同；具体的，由于宽带谱图类似于波形图，通过建立二维坐标模型(横轴表示时间--s，纵轴表示幅度--Hz)，将各个宽带谱图输入二维坐标模型中，从而声纹中出现的峰(极)值点坐标信息，各个极值点连线反映波形走向，及宽带谱图的横轴值(共振峰频率值)，若波形走向和共振峰频率值是相同的，则说明是同一个人；若不相同，则说明不是同一个人。
基于声纹识别的身份核验方法，上述***基于本方法，本实施例中具体包括以下步骤：
S01、在二类账户注册阶段，向客户端发送特定的样本文字信息；
S02、获取客户朗读样本文字信息的样本声纹模型；
S03、接收文字信息和样本声纹模型，并将文字信息和对应的样本声纹模型输入到预先建立的映射关系表中；
S1、获取通话过程中客户端发送的当前声纹模型；
S21、根据语音识别算法处理当前声纹模型，生成当前文字信息；并根据关键字匹配算法从映射关系表中匹配出与当前文字信息相同的样本文字信息，以及相应的样本声纹模型；
S22、分别提取当前声纹模型和样本声纹模型的特征信息，并根据特征信息判定当前声纹模型和样本声纹模型是否相同，如果相同，则生成核验通过提示信息；如果不同，则生成第一告警信息；
S3、向后台终端发送第一告警信息和核验通过提示信息。
实施例二
与实施例一相比，不同之处仅在于，数据库还用于存储黑名单用户声纹模型；处理模块，用于根据黑名单声纹模型判断当前声纹模型，如果当前声纹模型与黑名单声纹模型相同，则生成第二告警信息。具体的，由于客户B被判断出来恶意使用他人身份来申请信贷业务，则将客户B的声纹模型存入数据库中作为黑名单；便于后续能够直接通过该声纹模型识别和匹配出来，得到的第二告警信息为“该用户为黑名单用户，疑似欺诈客户，请警惕！”，审核人员再进行进一步的身份核实和验证。
实施例三
与实施例一相比，不同之处仅在于，输入模块，还用于获取用户端的短信数据；预处理模块，还用于对用户端中的短信数据进行筛选，提取短信数据中的关键词信息，提取其中关键词包含金融或信贷的短信数据，生成待核验目标；处理模块，还用于对待核验目标进行语义分析，当语义分析的结果为正向结果时，则记录为正一分；反之，则记为负一分；输出模块，还用于接收数据库中预存的标准分数，根据语义分析结果统计分数，得到得分信息；若得分信息小于第一预设阈值，则将该用户标记为高风险用户，并将用户信息发送至用户终端；
本方案意在提供另一种鉴别风险用户的手段；即，由于用户在进行金融借贷行为时，通常会填写个人的电话资料，而金融借贷或还款的相关内容也会以短信的信息通知客户。预处理模块会对用户端接收到的短信进行筛选，具体的，筛查方式为筛选出短信内容带有金融或借贷相关的关键词，以及金融机构发信人的短信。通过这样的方式，能够筛选出用户和借贷行为相关的短信。此后，用户端将筛选出的短信进行语义分析，当语义分析的结果为正向结果时(如按期还款、提前还款等)，记录为正一分；当语义分析的结果为负向结果时(如逾期还款等)，记录为负一分。当筛选时间超过预设时间后，用户端对用户进行金融标记。具体的，用户端进行得分统计，当统计得分低于预设分值时，将用户标记为问题用户；否则将用户标记为正常用户。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (10)
1.基于声纹识别的身份核验***，包括客户端、服务器和后台终端，其特征在于，所述服务器包括输入模块、数据库、处理模块和输出模块，其中：输入模块，用于获取通话过程中客户端发送的当前声纹模型；数据库，用于预先存储客户的样本声纹模型；处理模块，用于接收当前声纹模型，并根据样本声纹模型处理当前声纹模型，若当前声纹模型与样本声纹模型不匹配，则生成第一告警信息；反之，则生成核验通过提示信息；输出模块，用于向后台终端发送第一告警信息和核验通过提示信息。
2.根据权利要求1所述的基于声纹识别的身份核验***，其特征在于：输出模块，还用于在二类账户注册阶段，向客户端发送特定的样本文字信息；输入模块，还用于获取客户朗读样本文字信息的样本声纹模型；数据库，还用于接收文字信息和样本声纹模型，并将文字信息和对应的样本声纹模型输入到预先建立的映射关系表中。
3.根据权利要求2所述的基于声纹识别的身份核验***，其特征在于：处理模块，还用于根据语音识别算法处理当前声纹模型，生成当前文字信息；并根据关键字匹配算法从映射关系表中匹配出与当前文字信息相同的样本文字信息，以及相应的样本声纹模型；如果样本声纹模型与当前声纹模型不同，则生成第一告警信息。
4.根据权利要求3所述的基于声纹识别的身份核验***，其特征在于：处理模块，还用于分别提取当前声纹模型和样本声纹模型的特征信息，并根据特征信息判定当前声纹模型和样本声纹模型是否相同；所述特征信息包括共振峰频率和波形走向。
5.根据权利要求3所述的基于声纹识别的身份核验***，其特征在于：所述语音识别算法采用科大讯飞语音识别算法；关键词匹配算法采用KMP算法。
6.根据权利要求1所述的基于声纹识别的身份核验***，其特征在于：所述数据库还用于存储黑名单用户声纹模型；处理模块，还用于根据黑名单声纹模型判断当前声纹模型，若当前声纹模型与黑名单声纹模型相同，则生成第二告警信息。
7.基于声纹识别的身份核验方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、获取通话过程中客户端发送的当前声纹模型；
S2、接收当前声纹模型，并根据样本声纹模型处理当前声纹模型，若当前声纹模型与样本声纹模型不匹配，则生成第一告警信息；反之，则生成核验通过提示信息；
S3、向后台终端发送第一告警信息和核验通过提示信息。
8.根据权利要求7所述的基于声纹识别的身份核验方法，其特征在于：S1之前还包括步骤S01、在二类账户注册阶段，向客户端发送特定的样本文字信息；S02、获取客户朗读样本文字信息的样本声纹模型；S03、接收文字信息和样本声纹模型，并将文字信息和对应的样本声纹模型输入到预先建立的映射关系表中。
9.根据权利要求7所述的基于声纹识别的身份核验方法，其特征在于：所述步骤S2中还包括步骤S21、根据语音识别算法处理当前声纹模型，生成当前文字信息；并根据关键字匹配算法从映射关系表中匹配出与当前文字信息相同的样本文字信息，以及相应的样本声纹模型；如果样本声纹模型与当前声纹模型不同，则生成第一告警信息。
10.根据权利要求9所述的基于声纹识别的身份核验方法，其特征在于：所述步骤S2中还包括步骤S22、分别提取当前声纹模型和样本声纹模型的特征信息，并根据特征信息判定当前声纹模型和样本声纹模型是否相同。
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