專利名稱：聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種聲紋認(rèn)證系統(tǒng)，尤其涉及一種聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)；此外，本發(fā)明還涉及一種聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法。
背景技術(shù)：
聲紋認(rèn)證的密碼通常分為固定密碼和隨機(jī)密碼兩種，由于固定密碼容易被盜錄、 攻擊、破解，而隨機(jī)密碼則無(wú)法事先獲取，每次都不固定，具有較好的安全性。然而，任何一種密碼認(rèn)證系統(tǒng)都有其薄弱的地方。對(duì)于聲紋認(rèn)證系統(tǒng)也是這樣，網(wǎng)絡(luò)上存在各種安全隱患，若攻擊者直接得到密碼內(nèi)容，則有可能進(jìn)行各種攻擊，如通過(guò)偷錄、拼接用戶語(yǔ)音等方式威脅用戶的密碼安全。其中，危害最大的是通過(guò)惡意程序進(jìn)行攻擊。因此，需要研發(fā)一種聲紋認(rèn)證系統(tǒng)，用來(lái)增加惡意程序破解聲紋識(shí)別密碼的難度， 以提高系統(tǒng)的安全性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)，由于語(yǔ)音內(nèi)容識(shí)別技術(shù)的困難及于服務(wù)器對(duì)于用戶登錄的嚴(yán)格的時(shí)間限制，這將大大增加破解的難度，提高系統(tǒng)的安全性。為此，本發(fā)明還提供一種聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法。為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)，包括 密碼建立模塊、語(yǔ)音識(shí)別模塊和聲紋識(shí)別模塊；該密碼建立模塊與服務(wù)器相連，服務(wù)器產(chǎn)生隨機(jī)密碼，以語(yǔ)音格式提示用戶密碼內(nèi)容，用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音；該語(yǔ)音識(shí)別模塊用于對(duì)用戶提供的語(yǔ)音進(jìn)行內(nèi)容分析，對(duì)提供的語(yǔ)音內(nèi)容與服務(wù)器產(chǎn)生的密碼內(nèi)容進(jìn)行模式匹配，若兩者不符合，說(shuō)明用戶提供的密碼不合要求，若兩者相符，則進(jìn)入聲紋識(shí)別模塊； 該聲紋識(shí)別模塊分為注冊(cè)單元和測(cè)試單元，在注冊(cè)單元建立說(shuō)話人模型，在測(cè)試單元調(diào)用說(shuō)話人模型，分析測(cè)試時(shí)提供的語(yǔ)音特征，進(jìn)行一個(gè)確認(rèn)判決，接受或拒絕。所述密碼建立模塊中用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音，該語(yǔ)音的提供方式是人工拼接的，或者是機(jī)器合成的，或者采用對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行加噪處理。所述密碼建立模塊中用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音，該語(yǔ)音的提供方式是每次讀一個(gè)字或者將密碼分成若干段讀，或者通過(guò)視頻方式提供密碼。所述密碼建立模塊中的密碼是隨機(jī)密碼或者由隨機(jī)密碼和固定密碼組成，當(dāng)密碼由隨機(jī)密碼和固定密碼組成時(shí)，只提供語(yǔ)音格式的隨機(jī)密碼給用戶。所述聲紋識(shí)別模塊中在注冊(cè)單元建立說(shuō)話人模型，具體為說(shuō)話人提供若干段固定密碼及隨機(jī)數(shù)字串的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，在由大量說(shuō)話人的大量語(yǔ)音訓(xùn)練出的通用背景模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)最大后驗(yàn)概率自適應(yīng)算法對(duì)該說(shuō)話人的模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，建立該說(shuō)話人模型。所述聲紋識(shí)別模塊中在測(cè)試單元調(diào)用說(shuō)話人模型，分析測(cè)試時(shí)提供的語(yǔ)音特征， 獲得測(cè)試語(yǔ)音與該說(shuō)話人模型匹配的一個(gè)匹配評(píng)分，并將該評(píng)分與聲紋認(rèn)證的閾值進(jìn)行匹配，進(jìn)行一個(gè)確認(rèn)判決，若評(píng)分大于閾值，則接受，反之，若評(píng)分低于閾值，則拒絕。此外，本發(fā)明還提供一種聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，包括如下步驟(1)服務(wù)器產(chǎn)生隨機(jī)密碼，以語(yǔ)音方式提示用戶密碼內(nèi)容；(2)用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音；(3)語(yǔ)音識(shí)別模塊對(duì)用戶提供的語(yǔ)音進(jìn)行內(nèi)容分析，對(duì)提供的語(yǔ)音內(nèi)容與密碼內(nèi)容進(jìn)行模式匹配，判斷兩者是否相符，若不符合，說(shuō)明用戶提供的密碼不合要求，應(yīng)予以拒絕，回到步驟⑵；若相符，則進(jìn)入步驟⑷；(4)在注冊(cè)階段，聲紋識(shí)別模塊建立說(shuō)話人模型；在測(cè)試階段，聲紋識(shí)別模塊調(diào)用說(shuō)話人模型，分析測(cè)試時(shí)提供的語(yǔ)音特征，進(jìn)行一個(gè)確認(rèn)判決，接受或拒絕。步驟O)中，所述用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音，該語(yǔ)音的提供方式是人工拼接的，或者是機(jī)器合成的，或者采用對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行加噪處理。步驟O)中，所述用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音，該語(yǔ)音的提供方式是每次讀一個(gè)字或者將密碼分成若干段讀，或者通過(guò)視頻方式提供密碼。步驟中，所述在注冊(cè)階段建立說(shuō)話人模型，具體為說(shuō)話人提供若干段固定密碼及隨機(jī)數(shù)字串的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，在由大量說(shuō)話人的大量語(yǔ)音訓(xùn)練出的通用背景模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)最大后驗(yàn)概率自適應(yīng)算法對(duì)該說(shuō)話人的模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，建立該說(shuō)話人模型。步驟中，所述在測(cè)試階段聲紋識(shí)別模塊調(diào)用說(shuō)話人模型，分析測(cè)試時(shí)提供的語(yǔ)音特征，獲得測(cè)試語(yǔ)音與該說(shuō)話人模型匹配的一個(gè)匹配評(píng)分，并將該評(píng)分與聲紋認(rèn)證的閾值進(jìn)行匹配，進(jìn)行一個(gè)確認(rèn)判決，若評(píng)分大于閾值，則接受，結(jié)束流程；反之，若評(píng)分低于閾值，則拒絕，回到步驟⑵。本發(fā)明的有益效果在于本發(fā)明通過(guò)語(yǔ)音的方式提供聲紋識(shí)別的登錄密碼內(nèi)容， 增加了惡意工具破解聲紋識(shí)別密碼的難度，卻基本不會(huì)給用戶帶來(lái)不便，可以方便的與其他安全措施相結(jié)合，提高聲紋認(rèn)證系統(tǒng)的安全性。


圖1是本發(fā)明系統(tǒng)的模塊結(jié)構(gòu)示意圖；圖2是本發(fā)明方法中注冊(cè)階段的流程示意圖；圖3是本發(fā)明方法中測(cè)試階段的流程示意圖。
具體實(shí)施例方式如圖1所示，本發(fā)明聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)主要由以下三部分構(gòu)成1.密碼建立模塊。該密碼是隨機(jī)密碼或者由隨機(jī)密碼和固定密碼組成，固定密碼可由用戶自己設(shè)定。該密碼建立模塊與服務(wù)器相連，服務(wù)器產(chǎn)生隨機(jī)密碼，以語(yǔ)音方式提示用戶密碼內(nèi)容，用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音。如用戶密碼由固定密碼和隨機(jī)密碼組成，只提供語(yǔ)音格式的隨機(jī)密碼給用戶。語(yǔ)音的提供方式是多變的，可以是人工拼接的，也可以是機(jī)器合成的，為了增加攻擊者的識(shí)別困難，在不影響真是用戶聽(tīng)取密碼的前提下，通常要對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行加噪等處理，如為語(yǔ)音疊加一定程度的噪聲等。該語(yǔ)音的提供方式可以是每次讀一個(gè)字或者將密碼分成若干段讀，或者通過(guò)視頻方式提供密碼。2.語(yǔ)音識(shí)別模塊。該模塊對(duì)用戶提供的語(yǔ)音進(jìn)行內(nèi)容分析，對(duì)提供的語(yǔ)音內(nèi)容與服務(wù)器產(chǎn)生的密碼內(nèi)容進(jìn)行模式匹配，判斷兩者是否相符，若不符合，說(shuō)明用戶提供的密碼不合要求，應(yīng)予以拒絕。若相符，則進(jìn)入下面的聲紋識(shí)別模塊。例如，服務(wù)器產(chǎn)生隨機(jī)密碼 “789100”，該隨機(jī)密碼以語(yǔ)音格式提示用戶密碼內(nèi)容(即以語(yǔ)音“789100”的方式提示用戶)，用戶根據(jù)該語(yǔ)音提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音(即讀出“789100”的語(yǔ)音)；然后，語(yǔ)音識(shí)別模塊對(duì)用戶提供的語(yǔ)音進(jìn)行內(nèi)容分析，得到語(yǔ)音的內(nèi)容為“789100”，對(duì)提供的語(yǔ)音內(nèi)容(即 “789100”)與服務(wù)器產(chǎn)生的密碼內(nèi)容(即“789100”)進(jìn)行模式匹配，判斷兩者是否相符，若不符合，說(shuō)明用戶提供的密碼不合要求，應(yīng)予以拒絕；若相符，則進(jìn)入下一階段的聲紋識(shí)別模塊。3.聲紋識(shí)別模塊，該模塊由兩部分組成注冊(cè)單元，說(shuō)話人提供若干段固定密碼及隨機(jī)數(shù)字串的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，在由大量說(shuō)話人的大量語(yǔ)音訓(xùn)練出的通用背景模型(例如高斯混合模型)的基礎(chǔ)上，通過(guò)最大后驗(yàn)概率自適應(yīng)算法(本領(lǐng)域公知的經(jīng)典算法)對(duì)該說(shuō)話人的模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，建立該說(shuō)話人的模型；測(cè)試單元，系統(tǒng)調(diào)用聲明的說(shuō)話人模型，分析測(cè)試時(shí)提供的語(yǔ)音特征，獲得測(cè)試語(yǔ)音與該聲明模型匹配的一個(gè)匹配評(píng)分，并將該評(píng)分與聲紋認(rèn)證的閾值進(jìn)行匹配，進(jìn)行一個(gè)確認(rèn)判決，若評(píng)分大于閾值，則接受，反之，若評(píng)分低于閾值，則拒絕。本發(fā)明通過(guò)語(yǔ)音提示聲紋密碼的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)，來(lái)提高聲紋身份認(rèn)證的安全性。 本發(fā)明中，用戶的密碼是由服務(wù)器通過(guò)隨機(jī)數(shù)生成算法產(chǎn)生的隨機(jī)密碼(如成語(yǔ)或數(shù)字串等)，即每次用戶登錄采用的密碼是隨機(jī)的，在登錄時(shí)才能獲取。其次，該隨機(jī)密碼是通過(guò)語(yǔ)音的方式提供給用戶的，要求用戶在聽(tīng)到提示語(yǔ)音后，提供本人的指定內(nèi)容(密碼)的語(yǔ)音用于登錄。對(duì)于用戶而言，識(shí)別語(yǔ)音的提示內(nèi)容是比較容易的，而對(duì)于惡意攻擊程序而言， 這個(gè)過(guò)程是比較困難的，獲取密碼內(nèi)容需要消耗一定的時(shí)間。而聲紋認(rèn)證的過(guò)程相對(duì)來(lái)說(shuō)較短，如正常語(yǔ)速讀8個(gè)數(shù)字需要3秒左右，為了安全，故服務(wù)器提供給用戶的每一步驟的登錄時(shí)間也是有限的，通過(guò)增加惡意程序獲取密碼內(nèi)容的難度，可以有效的提高系統(tǒng)的安全性。并且，語(yǔ)音識(shí)別是一個(gè)專業(yè)性非常強(qiáng)的復(fù)雜技術(shù)，這大大提高了攻擊者破解的門檻。聲紋識(shí)別屬于生物識(shí)別技術(shù)的一種，是一項(xiàng)根據(jù)語(yǔ)音波形中反映說(shuō)話人生理和行為特征的語(yǔ)音參數(shù)，自動(dòng)識(shí)別說(shuō)話人身份的技術(shù)。與語(yǔ)音識(shí)別不同的是，聲紋識(shí)別利用的是語(yǔ)音信號(hào)中的說(shuō)話人信息，而不考慮語(yǔ)音中的字詞意思，它強(qiáng)調(diào)說(shuō)話人的個(gè)性；而語(yǔ)音識(shí)別的目的是識(shí)別出語(yǔ)音信號(hào)中的言語(yǔ)內(nèi)容，并不考慮說(shuō)話人是誰(shuí)，它強(qiáng)調(diào)共性。如圖2和圖3所示，本發(fā)明聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，主要包括如下步驟(1)服務(wù)器產(chǎn)生語(yǔ)音格式隨機(jī)密碼，以語(yǔ)音方式提示用戶密碼內(nèi)容；(2)用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音；(3)語(yǔ)音識(shí)別模塊對(duì)用戶提供的語(yǔ)音進(jìn)行內(nèi)容分析，對(duì)提供的語(yǔ)音內(nèi)容與密碼內(nèi)容進(jìn)行模式匹配，判斷兩者是否相符，若不符合，說(shuō)明用戶提供的密碼不合要求，應(yīng)予以拒絕，重新回到步驟(2)用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音；若相符，則進(jìn)入步驟；(4)在注冊(cè)階段，聲紋識(shí)別模塊建立說(shuō)話人模型(即注冊(cè)模型，見(jiàn)圖2、，具體為說(shuō)話人提供若干段固定密碼及隨機(jī)數(shù)字串的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，在由大量說(shuō)話人的大量語(yǔ)音訓(xùn)練出的通用背景模型(例如高斯混合模型)的基礎(chǔ)上，通過(guò)最大后驗(yàn)概率自適應(yīng)算法(本領(lǐng)域公知的經(jīng)典算法)對(duì)該說(shuō)話人的模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，建立該說(shuō)話人的模型；在測(cè)試階段，聲紋識(shí)別模塊調(diào)用說(shuō)話人模型(即注冊(cè)模型)，分析測(cè)試時(shí)提供的語(yǔ)音特征，獲得測(cè)試語(yǔ)音與該聲明模型匹配的一個(gè)匹配評(píng)分，并將該評(píng)分與聲紋認(rèn)證的閾值進(jìn)行匹配，進(jìn)行一個(gè)確認(rèn)判決，若評(píng)分大于閾值，則接受，結(jié)束流程；反之，若評(píng)分低于閾值，則拒絕，重新回到步驟(2) 用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音(見(jiàn)圖3)。 本發(fā)明提出了聲紋密碼的語(yǔ)音提示方法，用戶在進(jìn)行語(yǔ)音密碼登錄時(shí)，根據(jù)語(yǔ)音提示讀出密碼內(nèi)容；而對(duì)于惡意程序而言，首先要獲得語(yǔ)音的文本內(nèi)容，這需要語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，這是一個(gè)難度較大的課題，由于語(yǔ)音內(nèi)容識(shí)別技術(shù)的困難及于服務(wù)器對(duì)于用戶登錄的嚴(yán)格的時(shí)間限制，這將大大增加破解的難度，提高系統(tǒng)的安全性。而人腦高度發(fā)達(dá)，識(shí)別語(yǔ)音內(nèi)容沒(méi)有困難，本發(fā)明將不會(huì)給真實(shí)的用戶帶來(lái)負(fù)面影響。
權(quán)利要求
1.一種聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)，其特征在于，包括密碼建立模塊、語(yǔ)音識(shí)別模塊和聲紋識(shí)別模塊；該密碼建立模塊與服務(wù)器相連，服務(wù)器產(chǎn)生隨機(jī)密碼，以語(yǔ)音格式提示用戶密碼內(nèi)容， 用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音；該語(yǔ)音識(shí)別模塊用于對(duì)用戶提供的語(yǔ)音進(jìn)行內(nèi)容分析，對(duì)提供的語(yǔ)音內(nèi)容與服務(wù)器產(chǎn)生的密碼內(nèi)容進(jìn)行模式匹配，若兩者不符合，說(shuō)明用戶提供的密碼不合要求，若兩者相符， 則進(jìn)入聲紋識(shí)別模塊；該聲紋識(shí)別模塊分為注冊(cè)單元和測(cè)試單元，在注冊(cè)單元建立說(shuō)話人模型，在測(cè)試單元調(diào)用說(shuō)話人模型，分析測(cè)試時(shí)提供的語(yǔ)音特征，進(jìn)行一個(gè)確認(rèn)判決，接受或拒絕。
2.如權(quán)利要求1所述的聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)，其特征在于，所述密碼建立模塊中用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音，該語(yǔ)音的提供方式是人工拼接的，或者是機(jī)器合成的，或者采用對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行加噪處理。
3.如權(quán)利要求1或2所述的聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)，其特征在于，所述密碼建立模塊中用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音，該語(yǔ)音的提供方式是每次讀一個(gè)字或者將密碼分成若干段讀，或者通過(guò)視頻方式提供密碼。
4.如權(quán)利要求1所述的聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)，其特征在于，所述密碼建立模塊中的密碼是隨機(jī)密碼或者由隨機(jī)密碼和固定密碼組成，當(dāng)密碼由隨機(jī)密碼和固定密碼組成時(shí)，只提供語(yǔ)音格式的隨機(jī)密碼給用戶。
5.如權(quán)利要求1所述的聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)，其特征在于，所述聲紋識(shí)別模塊中在注冊(cè)單元建立說(shuō)話人模型，具體為說(shuō)話人提供若干段固定密碼及隨機(jī)數(shù)字串的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，在由大量說(shuō)話人的大量語(yǔ)音訓(xùn)練出的通用背景模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)最大后驗(yàn)概率自適應(yīng)算法對(duì)該說(shuō)話人的模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，建立該說(shuō)話人模型。
6.如權(quán)利要求1所述的聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)，其特征在于，所述聲紋識(shí)別模塊中在測(cè)試單元調(diào)用說(shuō)話人模型，分析測(cè)試時(shí)提供的語(yǔ)音特征，獲得測(cè)試語(yǔ)音與該說(shuō)話人模型匹配的一個(gè)匹配評(píng)分，并將該評(píng)分與聲紋認(rèn)證的閾值進(jìn)行匹配，進(jìn)行一個(gè)確認(rèn)判決，若評(píng)分大于閾值，則接受，反之，若評(píng)分低于閾值，則拒絕。
7.一種聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，包括如下步驟(1)服務(wù)器產(chǎn)生隨機(jī)密碼，以語(yǔ)音方式提示用戶密碼內(nèi)容；(2)用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音；(3)語(yǔ)音識(shí)別模塊對(duì)用戶提供的語(yǔ)音進(jìn)行內(nèi)容分析，對(duì)提供的語(yǔ)音內(nèi)容與密碼內(nèi)容進(jìn)行模式匹配，判斷兩者是否相符，若不符合，說(shuō)明用戶提供的密碼不合要求，應(yīng)予以拒絕，回到步驟(2)；若相符，則進(jìn)入步驟⑷；(4)在注冊(cè)階段，聲紋識(shí)別模塊建立說(shuō)話人模型；在測(cè)試階段，聲紋識(shí)別模塊調(diào)用說(shuō)話人模型，分析測(cè)試時(shí)提供的語(yǔ)音特征，進(jìn)行一個(gè)確認(rèn)判決，接受或拒絕。
8.如權(quán)利要求7所述的聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于， 步驟O)中，所述用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音，該語(yǔ)音的提供方式是人工拼接的，或者是機(jī)器合成的，或者采用對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行加噪處理。
9.如權(quán)利要求7所述的聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于， 步驟O)中，所述用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音，該語(yǔ)音的提供方式是每次讀一個(gè)字或者將密碼分成若干段讀，或者通過(guò)視頻方式提供密碼。
10.如權(quán)利要求7所述的聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于， 步驟中，所述在注冊(cè)階段建立說(shuō)話人模型，具體為說(shuō)話人提供若干段固定密碼及隨機(jī)數(shù)字串的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，在由大量說(shuō)話人的大量語(yǔ)音訓(xùn)練出的通用背景模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)最大后驗(yàn)概率自適應(yīng)算法對(duì)該說(shuō)話人的模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，建立該說(shuō)話人模型。
11.如權(quán)利要求7所述的聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于， 步驟(4)中，所述在測(cè)試階段聲紋識(shí)別模塊調(diào)用說(shuō)話人模型，分析測(cè)試時(shí)提供的語(yǔ)音特征， 獲得測(cè)試語(yǔ)音與該說(shuō)話人模型匹配的一個(gè)匹配評(píng)分，并將該評(píng)分與聲紋認(rèn)證的閾值進(jìn)行匹配，進(jìn)行一個(gè)確認(rèn)判決，若評(píng)分大于閾值，則接受，結(jié)束流程；反之，若評(píng)分低于閾值，則拒絕，回到步驟O)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種聲紋密碼語(yǔ)音提示的聲紋認(rèn)證系統(tǒng)，包括密碼建立模塊、語(yǔ)音識(shí)別模塊和聲紋識(shí)別模塊；該密碼建立模塊與服務(wù)器相連，服務(wù)器產(chǎn)生隨機(jī)密碼，以語(yǔ)音方式提示用戶密碼內(nèi)容，用戶根據(jù)提示提供相應(yīng)的語(yǔ)音；該語(yǔ)音識(shí)別模塊用于對(duì)用戶提供的語(yǔ)音進(jìn)行內(nèi)容分析，對(duì)提供的語(yǔ)音內(nèi)容與服務(wù)器產(chǎn)生的密碼內(nèi)容進(jìn)行模式匹配，若不符合，說(shuō)明用戶提供的密碼不合要求，若相符，則進(jìn)入聲紋識(shí)別模塊；該聲紋識(shí)別模塊分為注冊(cè)單元和測(cè)試單元，在注冊(cè)單元建立說(shuō)話人模型，在測(cè)試單元調(diào)用說(shuō)話人模型，分析測(cè)試時(shí)提供的語(yǔ)音特征，進(jìn)行一個(gè)確認(rèn)判決，接受或拒絕。此外，本發(fā)明還公開了該系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法。本發(fā)明能提高聲紋認(rèn)證的安全性。
文檔編號(hào)H04L29/06GK102413101SQ201010290330
公開日2012年4月11日 申請(qǐng)日期2010年9月25日 優(yōu)先權(quán)日2010年9月25日
發(fā)明者陳大年 申請(qǐng)人:盛樂(lè)信息技術(shù)(上海)有限公司