[发明专利]语音防伪方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本申请适用于语音处理技术领域，提供了基于人工智能(Artificial Intelligence，AI)的语音防伪方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：对存储的语音模板进行相似度计算；其中，每一个语音模板是根据预设的语音识别模型每次识别出的非法语音数据生成的；若相似度计算结果满足预设条件，则调整预设的语音识别模型的识别参数或者将当前的语音识别模型切换为其他的语音识别模型。本申请可以降低将合法语音误判为非法语音的概率，提高语音识别的准确度，提升用户体验。

技术领域

本申请属于语音处理技术领域，尤其涉及基于人工智能(ArtificialIntelligence，AI)的语音防伪方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

近年来，由于移动技术的蓬勃发展，语音识别已经广泛应用在移动终端的语音系统，包括移动银行语音认证、智能手机语音登录、和电子商务语音支付。目前的语音识别系统存在很多伪装攻击，主要是录音重放、语音合成、语音转换和语音模仿，而其中最简单的攻击就是重放攻击。重放攻击是指攻击者使用录音设备偷偷录制用户用于语音识别的语音信号，并通过播放设备播放录制的语音，从而通过声纹识别的验证。高保真录音设备的普及使得用户语音极易被攻击者偷录成功。

现有的语音防伪方法在声纹防伪识别方面取得了一定成就，加强了重放攻击的拦截功能，但是同时忽略了真实语音一定概率上被误判的情况，即用户的合法语音有时被识别为非法语音，无法通过语音验证，大大影响用户的体验。

发明内容

本申请实施例提供了语音防伪方法、装置、终端设备及存储介质，可以解决现有的语音防伪中出现将合法语音识别为非法语音的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种语音防伪方法，包括：

对存储的语音模板进行相似度计算；其中，每一个语音模板是根据预设的语音识别模型每次识别出的非法语音数据生成的；

若相似度计算结果满足预设条件，则调整所述预设的语音识别模型的识别参数或者将当前的语音识别模型切换为其他的语音识别模型。

本申请实施例提供的语音防伪方法，将预设的语音识别模型识别出的非法语音数据生成语音模板并存储，对语音模板进行相似度计算，若相似度计算满足预设条件，调整预设的语音识别模型的识别参数或者将当前的语音识别模型切换为其他的语音识别模型。从而避免由于当前的语音识别模型识别不准确造成的语音识别错误的问题，降低将合法语音误判为非法语音的概率，提高语音识别的准确度，提升用户体验。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对存储的语音模板进行相似度计算包括：

当所述语音识别模型连续两次识别出非法语音数据时，对存储的两个语音模板进行相似度计算，其中，所述两个语音模板是根据所述连续两次识别出的非法语音数据生成的，每个语音模板对应一个非法语音数据；

相应的，若相似度计算结果满足预设条件，则调整所述语音识别模型的识别参数或者将当前的语音识别模型切换为其他的语音识别模型包括：

若两个语音模板的相似度小于第一阈值，则调整所述语音识别模型的识别参数或者将当前的语音识别模型切换为其他的语音识别模型。

本申请实施例提供的语音防伪方法，在连续两次将语音数据识别为非法语音数据时，对存储的两个语音模板进行相似度计算，若两个语音模板的相似度小于第一阈值，则调整所述语音识别模型的识别参数或者将当前的语音识别模型切换为其他的语音识别模型。由于连续两次将语音数据识别为非法语音数据，说明有可能存在将合法语音识别为非法语音的情况，此时调整识别参数或切换语音识别模型，得到更准确的语音识别模型，从而在下一次语音识别时，降低将合法语音识别为非法语音数据的概率。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对存储的语音模板进行相似度计算包括：

当达到预设周期时，统计存储的语音模板的数量；