[发明专利]数据匹配方法和装置

权利要求书

1.一种数据匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

接收目标用户发出的请求，所述请求携带了语音数据；

提取所述语音数据的声纹特征，得到目标声纹特征；

根据所述目标声纹特征对预设数据库中存储的用户进行筛选，得到推荐名单，所述推荐名单包含至少一名用户，所述推荐名单包含的所有用户的声纹特征与所述目标声纹特征之间的相似度大于或等于第一预设相似度阈值，所述预设数据库中存储了多个用户的声纹特征；

向所述目标用户展示所述推荐名单。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述语音数据的声纹特征，得到目标声纹特征，包括：

从所述语音数据中提取N种声纹特征向量，其中，N≥2；

分别计算所述N种声纹特征向量中任意两种声纹特征向量之间的平均KL距离；

将平均KL距离最大的两种声纹特征作为所述目标声纹特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算两种声纹特征向量之间的平均KL距离，包括：

获取第一声纹特征向量和第二声纹特征向量；

分别计算所述第一声纹特征向量和所述第二声纹特征向量分布的均值与协方差；

根据所述第一声纹特征向量和所述第二声纹特征向量分布的均值与协方差构建所述第一声纹特征向量空间和所述第二声纹特征向量空间分别对应的概率分布；

根据所述第一声纹特征向量空间和所述第二声纹特征向量空间分别对应的概率分布，计算所述第一声纹特征向量和所述第二声纹特征向量之间的平均KL距离。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设数据库中还存储了多个用户的人脸图像，所述请求还携带了第一人脸图像，在所述向所述目标用户展示所述推荐名单之前，所述方法还包括：

分别计算所述第一人脸图像与所述推荐名单包含的每一个用户的人脸图像之间的相似度；

将相似度小于第二预设相似度阈值的人脸图像对应的用户从所述推荐名单中删除。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述第一人脸图像与所述推荐名单包含的每一个用户的人脸图像之间的相似度，包括：

利用差分高斯算法对所述第一人脸图像进行光照预处理，滤除所述第一人脸图像的低频信息，保留所述第一人脸图像的高频信息，得到高斯图像；

对所述高斯图像进行图像直方图均衡化处理，得到灰度值均匀的图像；

计算所述灰度值均匀的图像对应的特征向量，将计算得到的特征向量作为所述第一人脸图像对应的特征向量；

分别计算所述第一人脸图像对应的特征向量与所述推荐名单包含的每一个用户的人脸图像对应的特征向量之间的相似度。

6.一种数据匹配装置，其特征在于，所述装置包括：

接收单元，用于接收目标用户发出的请求，所述请求携带了语音数据；

提取单元，用于提取所述语音数据的声纹特征，得到目标声纹特征；

筛选单元，用于根据所述目标声纹特征对预设数据库中存储的用户进行筛选，得到推荐名单，所述推荐名单包含至少一名用户，所述推荐名单包含的所有用户的声纹特征与所述目标声纹特征之间的相似度大于或等于第一预设相似度阈值，所述预设数据库中存储了多个用户的声纹特征；

展示单元，用于向所述目标用户展示所述推荐名单。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述提取单元包括：

提取子单元，用于从所述语音数据中提取N种声纹特征向量，其中，N≥2；

第一计算子单元，用于分别计算所述N种声纹特征向量中任意两种声纹特征向量之间的平均KL距离；

确定子单元，用于将平均KL距离最大的两种声纹特征作为所述目标声纹特征。