本發(fā)明涉及聲紋識(shí)別，具體為一種高安全性的聲紋識(shí)別系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、聲紋識(shí)別系統(tǒng)是一種利用個(gè)人聲音特征進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)。通過分析人的語音特征，如嗓音、音調(diào)、音色等，聲紋識(shí)別系統(tǒng)可以確認(rèn)一個(gè)人的身份。這種技術(shù)在安全驗(yàn)證、訪問控制等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,近年來在安全認(rèn)證、金融支付、智能設(shè)備等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，現(xiàn)有的聲紋識(shí)別系統(tǒng)通常存在抗欺騙能力不足、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性差、環(huán)境噪聲干擾大等問題，容易遭受偽造音頻、錄音重放和其他欺詐行為的攻擊。因此，亟需一種新型的高安全性聲紋識(shí)別系統(tǒng)，能夠有效應(yīng)對上述安全挑戰(zhàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、(一)解決的技術(shù)問題

2、針對現(xiàn)有技術(shù)不足，本發(fā)明提供了一種高安全性的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，解決了：現(xiàn)有的聲紋識(shí)別系統(tǒng)通常存在抗欺騙能力不足、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性差、環(huán)境噪聲干擾大等問題，容易遭受偽造音頻、錄音重放和其他欺詐行為的攻擊的問題。

3、(二)技術(shù)方案

4、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種高安全性的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，包括有多模態(tài)認(rèn)證模塊：將聲紋識(shí)別與其他身份驗(yàn)證方法結(jié)合，構(gòu)建多模態(tài)認(rèn)證，引入用戶的說話行為特征作為認(rèn)證的附加因素；

5、防欺騙模塊：采用深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合實(shí)時(shí)音頻分析，檢測聲音是否為真實(shí)的生物聲音；

6、多層次加密和數(shù)據(jù)保護(hù)模塊：對聲紋數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)，避免在數(shù)據(jù)泄露的情況下用戶信息被盜用，使用基于區(qū)塊鏈的技術(shù)來確保聲紋數(shù)據(jù)的完整性和防篡改性，使用安全的傳輸協(xié)議ssl或tls對聲紋識(shí)別過程中的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行加密；

7、動(dòng)態(tài)聲紋識(shí)別模塊：基于生物特征的動(dòng)態(tài)建模，通過持續(xù)監(jiān)測用戶的說話特征來實(shí)現(xiàn)，增強(qiáng)系統(tǒng)對不同環(huán)境噪聲的適應(yīng)能力；

8、還包括有，深度學(xué)習(xí)與ai模塊、智能語音分析與監(jiān)控模塊、容錯(cuò)和誤差校正模塊、分布式認(rèn)證與可信計(jì)算模塊、用戶隱私保護(hù)模塊、攻擊防范與安全審計(jì)模塊。

9、作為本發(fā)明的進(jìn)一步優(yōu)選方式，所述深度學(xué)習(xí)與ai模塊包括有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元和生成對抗網(wǎng)絡(luò)單元；所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析和提取聲紋中的微小差異，提高聲紋識(shí)別的準(zhǔn)確性；所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元從原始音頻中提取局部特征，識(shí)別不同用戶的聲音特征；所述生成對抗網(wǎng)絡(luò)單元用于檢測偽造的聲音，通過訓(xùn)練生成器生成逼真的合成聲音樣本，生成對抗網(wǎng)絡(luò)單元負(fù)責(zé)區(qū)分這些偽造的聲音和真實(shí)聲音，提升聲紋識(shí)別系統(tǒng)的反欺騙能力。

10、作為本發(fā)明的進(jìn)一步優(yōu)選方式，所述智能語音分析與監(jiān)控模塊模塊包括有實(shí)時(shí)監(jiān)控單元和用戶行為分析單元，所述實(shí)時(shí)監(jiān)控單元，集成語音流的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析功能，監(jiān)控過程發(fā)現(xiàn)異常模式異常模式有助于識(shí)別非法訪問或未授權(quán)的行為；所述用戶行為分析單元，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析用戶的常用發(fā)音習(xí)慣、語氣變化，提升識(shí)別的個(gè)性化程度。

11、作為本發(fā)明的進(jìn)一步優(yōu)選方式，所述容錯(cuò)和誤差校正模塊，包括有自適應(yīng)容錯(cuò)單元和閾值調(diào)整單元，所述自適應(yīng)容錯(cuò)單元，對于識(shí)別過程中的輕微錯(cuò)誤或噪聲干擾，通過自適應(yīng)算法進(jìn)行誤差修正，保證系統(tǒng)在各種環(huán)境下的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。所述閾值調(diào)整單元，根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)場景動(dòng)態(tài)調(diào)整聲紋識(shí)別的閾值，對于高安全性需求的應(yīng)用，要求更嚴(yán)格的識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)。

12、作為本發(fā)明的進(jìn)一步優(yōu)選方式，所述分布式認(rèn)證與可信計(jì)算模塊包括有分布式身份驗(yàn)證單元和可信計(jì)算單元，所述分布式身份驗(yàn)證單元：將用戶的聲紋信息分布式存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，利用區(qū)塊鏈技術(shù)確保數(shù)據(jù)的不可篡改性和透明性，驗(yàn)證過程中，用戶的聲紋信息不會(huì)暴露給單一的認(rèn)證系統(tǒng)，所述可信計(jì)算單元利用硬件層面的保護(hù)包括tpm、hsm，確保聲紋識(shí)別過程中的計(jì)算安全性。

13、作為本發(fā)明的進(jìn)一步優(yōu)選方式，所述用戶隱私保護(hù)模塊包括有匿名技術(shù)單元和最小數(shù)據(jù)集單元，所述匿名技術(shù)單元，為了保護(hù)用戶隱私，通過音頻數(shù)據(jù)的匿名化處理哈希加密技術(shù)來避免聲紋數(shù)據(jù)被不當(dāng)使用，所述最小數(shù)據(jù)集單元，減少對用戶個(gè)人信息的收集，僅收集必要的生物特征數(shù)據(jù)，并采取嚴(yán)格的隱私保護(hù)措施。

14、作為本發(fā)明的進(jìn)一步優(yōu)選方式，所述攻擊防范與安全審計(jì)模塊包括有攻擊監(jiān)測與警報(bào)單元和日志審計(jì)與追溯單元，所述攻擊監(jiān)測與警報(bào)單元，對行為分析和異常檢測，實(shí)時(shí)監(jiān)控潛在的攻擊活動(dòng)，并在檢測到異常時(shí)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)，所述日志審計(jì)與追溯單元，記錄所有認(rèn)證和驗(yàn)證操作的詳細(xì)日志對潛在的安全事件進(jìn)行回溯分析。

15、(三)有益效果

16、本發(fā)明提供了一種高安全性的聲紋識(shí)別系統(tǒng)。具備以下有益效果：

17、本發(fā)明的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，結(jié)合了聲紋識(shí)別與其他身份驗(yàn)證方法，尤其是將用戶的說話行為特征作為認(rèn)證的附加因素，增強(qiáng)了系統(tǒng)的安全性和識(shí)別準(zhǔn)確性，多模態(tài)認(rèn)證方法彌補(bǔ)了單一認(rèn)證方式的局限性，尤其在攻擊者模仿聲音的情況下，能夠提高識(shí)別的抗干擾能力多層次的身份驗(yàn)證減少了偽造和冒用的風(fēng)險(xiǎn)，提升了整體的認(rèn)證安全性。

18、通過結(jié)合深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)時(shí)音頻分析模塊能夠有效區(qū)分真假生物聲音，尤其是利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行偽造聲音的檢測，大大增強(qiáng)了系統(tǒng)的反欺騙能力，有效防止了假音頻的欺騙，提高了系統(tǒng)的魯棒性和防篡改能力。

19、動(dòng)態(tài)聲紋識(shí)別模塊通過對用戶說話特征的持續(xù)監(jiān)測，不僅增強(qiáng)了對噪聲環(huán)境的適應(yīng)性，還能根據(jù)用戶的發(fā)音習(xí)慣、語氣變化等進(jìn)行個(gè)性化優(yōu)化。結(jié)合深度學(xué)習(xí)的智能分析，能夠根據(jù)時(shí)間、環(huán)境的變化動(dòng)態(tài)調(diào)整識(shí)別策略，在不同環(huán)境和條件下仍然保持高準(zhǔn)確率，同時(shí)具備自我調(diào)整的能力，提高了系統(tǒng)的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。

20、采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，提升了聲紋識(shí)別的準(zhǔn)確性和對偽造聲音的檢測能力。深度學(xué)習(xí)不僅能提高識(shí)別精度，還能分析微小的聲紋差異，增加抗干擾能力，大幅提高了系統(tǒng)的識(shí)別精度，尤其在復(fù)雜和嘈雜的環(huán)境下，能夠有效識(shí)別出用戶的真實(shí)聲紋，采用分布式身份驗(yàn)證和可信計(jì)算單元，通過分布式存儲(chǔ)、區(qū)塊鏈技術(shù)和硬件保護(hù)層，確保聲紋信息的不可篡改性和安全性，避免了單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)，確保系統(tǒng)在多節(jié)點(diǎn)的環(huán)境下仍然安全可靠，并且能有效保護(hù)計(jì)算過程中的數(shù)據(jù)安全。

技術(shù)特征：

1.一種高安全性的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：包括有多模態(tài)認(rèn)證模塊：將聲紋識(shí)別與其他身份驗(yàn)證方法結(jié)合，構(gòu)建多模態(tài)認(rèn)證，引入用戶的說話行為特征作為認(rèn)證的附加因素；

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高安全性的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述深度學(xué)習(xí)與ai模塊包括有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元和生成對抗網(wǎng)絡(luò)單元；所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析和提取聲紋中的微小差異，提高聲紋識(shí)別的準(zhǔn)確性；所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元從原始音頻中提取局部特征，識(shí)別不同用戶的聲音特征；所述生成對抗網(wǎng)絡(luò)單元用于檢測偽造的聲音，通過訓(xùn)練生成器生成逼真的合成聲音樣本，生成對抗網(wǎng)絡(luò)單元負(fù)責(zé)區(qū)分這些偽造的聲音和真實(shí)聲音，提升聲紋識(shí)別系統(tǒng)的反欺騙能力。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種高安全性的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述智能語音分析與監(jiān)控模塊模塊包括有實(shí)時(shí)監(jiān)控單元和用戶行為分析單元，所述實(shí)時(shí)監(jiān)控單元，集成語音流的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析功能，監(jiān)控過程發(fā)現(xiàn)異常模式異常模式有助于識(shí)別非法訪問或未授權(quán)的行為；所述用戶行為分析單元，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析用戶的常用發(fā)音習(xí)慣、語氣變化，提升識(shí)別的個(gè)性化程度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高安全性的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述容錯(cuò)和誤差校正模塊，包括有自適應(yīng)容錯(cuò)單元和閾值調(diào)整單元，所述自適應(yīng)容錯(cuò)單元，對于識(shí)別過程中的輕微錯(cuò)誤或噪聲干擾，通過自適應(yīng)算法進(jìn)行誤差修正，保證系統(tǒng)在各種環(huán)境下的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。所述閾值調(diào)整單元，根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)場景動(dòng)態(tài)調(diào)整聲紋識(shí)別的閾值，對于高安全性需求的應(yīng)用，要求更嚴(yán)格的識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高安全性的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述分布式認(rèn)證與可信計(jì)算模塊包括有分布式身份驗(yàn)證單元和可信計(jì)算單元，所述分布式身份驗(yàn)證單元：將用戶的聲紋信息分布式存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，利用區(qū)塊鏈技術(shù)確保數(shù)據(jù)的不可篡改性和透明性，驗(yàn)證過程中，用戶的聲紋信息不會(huì)暴露給單一的認(rèn)證系統(tǒng)，所述可信計(jì)算單元利用硬件層面的保護(hù)包括tpm、hsm，確保聲紋識(shí)別過程中的計(jì)算安全性。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高安全性的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述用戶隱私保護(hù)模塊包括有匿名技術(shù)單元和最小數(shù)據(jù)集單元，所述匿名技術(shù)單元，為了保護(hù)用戶隱私，通過音頻數(shù)據(jù)的匿名化處理哈希加密技術(shù)來避免聲紋數(shù)據(jù)被不當(dāng)使用，所述最小數(shù)據(jù)集單元，減少對用戶個(gè)人信息的收集，僅收集必要的生物特征數(shù)據(jù)，并采取嚴(yán)格的隱私保護(hù)措施。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高安全性的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于：所述攻擊防范與安全審計(jì)模塊包括有攻擊監(jiān)測與警報(bào)單元和日志審計(jì)與追溯單元，所述攻擊監(jiān)測與警報(bào)單元，對行為分析和異常檢測，實(shí)時(shí)監(jiān)控潛在的攻擊活動(dòng)，并在檢測到異常時(shí)自動(dòng)發(fā)出警報(bào)，所述日志審計(jì)與追溯單元，記錄所有認(rèn)證和驗(yàn)證操作的詳細(xì)日志對潛在的安全事件進(jìn)行回溯分析。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種高安全性的聲紋識(shí)別系統(tǒng)，包括有多模態(tài)認(rèn)證模塊，多層次加密和數(shù)據(jù)保護(hù)模塊：對聲紋數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)，避免在數(shù)據(jù)泄露的情況下用戶信息被盜用，使用基于區(qū)塊鏈的技術(shù)來確保聲紋數(shù)據(jù)的完整性和防篡改性，使用安全的傳輸協(xié)議SSL或TLS對聲紋識(shí)別過程中的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行加密；動(dòng)態(tài)聲紋識(shí)別模塊：基于生物特征的動(dòng)態(tài)建模，通過持續(xù)監(jiān)測用戶的說話特征來實(shí)現(xiàn)，增強(qiáng)系統(tǒng)對不同環(huán)境噪聲的適應(yīng)能力；還包括有，深度學(xué)習(xí)與AI模塊、智能語音分析與監(jiān)控模塊、容錯(cuò)和誤差校正模塊、分布式認(rèn)證與可信計(jì)算模塊、用戶隱私保護(hù)模塊、攻擊防范與安全審計(jì)模塊。本發(fā)明整體聲紋識(shí)別準(zhǔn)確性高，具有較高的安全。

技術(shù)研發(fā)人員：徐梓騰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：徐梓騰
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8