基于變聲識別的反詐預警方法、裝置、電子設備及介質制造方法及圖紙

本發明專利技術涉及人工智能領域，揭露一種基于變聲識別的反詐預警方法、裝置、電子設備及存儲介質，所述方法包括：獲取參考音頻數據，提取參考音頻數據中的參考音頻參數；采集并解析陌生通話發起方的目標音頻數據，得到目標音頻參數，并根據目標音頻參數，計算目標音頻數據的混響評分；當混響評分不大于第一預設分值時，對目標音頻數據進行分頻，得到目標音頻分頻音段，并計算目標音頻數據的均衡評分；當均衡評分不大于第二預設分值時，匹配目標音頻參數與參考音頻參數，得到匹配評分；加權混響評分、均衡評分及匹配評分，得到累加評分；當累加評分不大于第三預設分值時，判定目標音頻數據沒有進行變聲處理。本發明專利技術可以提高目標音頻變聲識別的準確率。別的準確率。別的準確率。

【技術實現步驟摘要】
基于變聲識別的反詐預警方法、裝置、電子設備及介質


[0001]本專利技術涉及人工智能領域，尤其涉及一種基于變聲識別的反詐預警方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質。

技術介紹

[0002]變聲指的是利用聲音變化技術進行變化聲音之后的聲音，例如，通過變聲器處理之后的聲音。
[0003]隨著互聯網技術的發達，電信詐騙團伙在實行詐騙之前往往會進行變化聲音，以便迷惑用戶，從而達到詐騙的目的，目前常見的基于變聲識別的反詐預警方法多為使用網上常見聲音識別軟件，智能進行簡單的聲音處理痕跡的分辨，除此之外，當前基于變聲識別的反詐預警方法因缺少數據量，無法針對各個場景進行精準識別，因此，識別精度不高，變聲識別準確率較低。

技術實現思路

[0004]本專利技術提供一種基于變聲識別的反詐預警方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質，其目的在于提高通話過程中變聲識別的準確率。
[0005]為實現上述目的，本專利技術提供的一種基于變聲識別的反詐預警方法，所述方法包括：
[0006]從預設聲音模型庫中獲取參考音頻數據，提取所述參考音頻數據中的參考音頻參數；
[0007]當用戶接收到陌生通話時，采集所述陌生通話發起方的目標音頻數據，解析所述目標音頻數據，得到目標音頻參數，并根據所述目標音頻參數，利用聲音音頻數據分析算法計算所述目標音頻數據的混響評分；
[0008]當所述混響評分大于第一預設分值時，判定所述目標音頻數據進行了混響處理，并對所述用戶進行預警提示；
[0009]當所述混響評分不大于第一預設分值時，對所述目標音頻數據進行分頻處理，得到目標音頻分頻音段，根據所述目標音頻分頻音段、所述目標音頻參數及所述參考音頻參數，計算所述目標音頻數據的均衡評分；
[0010]當所述均衡評分大于第二預設分值時，判定所述目標音頻數據進行了均衡處理，并對所述用戶進行預警提示；
[0011]當所述均衡評分不大于第二預設分值時，將所述目標音頻參數與所述參考音頻參數進行匹配，得到匹配評分，并加權所述混響評分、所述均衡評分及所述匹配評分，得到累加評分；
[0012]當所述累加評分大于第三預設分值時，判定所述目標音頻數據進行了變聲處理，并對所述用戶進行預警提示；
[0013]當所述累加評分不大于第三預設分值時，判定所述目標音頻數據沒有進行變聲處
理。
[0014]可選地，所述根據所述目標音頻參數，利用聲音音頻數據分析算法計算所述目標音頻數據的混響評分，包括：
[0015]根據所述目標音頻參數中的聲壓，利用聲音音頻數據分析算法計算所述目標音頻數據的實時聲壓級；
[0016]將所述實時聲壓級轉化為實時分貝值；
[0017]根據所述實時分貝值，生成音頻分貝圖；
[0018]判斷所述音頻分貝圖中的高位分貝值持續時長是否超過預設閾值；
[0019]當所述音頻分貝圖中的高位分貝值持續時長沒有超過預設閾值時，判定所述目標音頻數據沒有加入混響；
[0020]當所述音頻分貝圖中的高位分貝值持續時長超過預設閾值時，判定所述目標音頻數據有加入混響，獲取所述音頻分貝圖中高位分貝值的持續時長及分貝值大小；
[0021]根據預設規則，計算所述音頻分貝圖中高位分貝值的持續時長及分貝值大小與所述參考音頻數據中高位分貝值的持續時長及分貝值大小的區別度，得到所述目標音頻數據的混響評分。
[0022]可選地，所述根據所述目標音頻參數中的聲壓，利用聲音音頻數據分析算法計算所述目標音頻數據的實時聲壓級，包括：
[0023]利用如下公式計算所述目標音頻數據的實時聲壓級SPL：
[0024][0025]其中，P
e
是所述目標音頻參數中的聲壓，P是常數參考聲壓值，一般為2
×
10
?5Pa。
[0026]可選地，所述根據所述目標音頻分頻音段、所述目標音頻參數及所述參考音頻參數，計算所述目標音頻數據的均衡評分，包括：
[0027]根據所述目標音頻分頻音段及所述目標音頻參數，分別構建音頻高頻分貝坐標系及音頻低頻分貝坐標系；
[0028]根據所述參考音頻參數，構建參考音頻分貝坐標系；
[0029]根據所述參考音頻分貝坐標系，判斷所述音頻高頻分貝坐標系中坐標曲線是否被拉高及所述音頻低頻分貝坐標系中坐標曲線是否被拉低；
[0030]當所述所述音頻高頻分貝坐標系中坐標曲線沒有被拉高及所述音頻低頻分貝坐標系中坐標曲線沒有被拉低時，判定所述目標音頻數據沒有進行均衡處理；
[0031]當所述音頻高頻分貝坐標系中坐標曲線被拉高及所述音頻低頻分貝坐標系中坐標曲線被拉低時，分別截取所述音頻高頻分貝坐標系中被拉高部分，所述音頻低頻分貝坐標系中被被拉低部分；
[0032]計算所述音頻高頻分貝坐標系中被拉高部分及所述音頻低頻分貝坐標系中被拉低部分的時間長度及拉伸幅度；
[0033]根據所述時間長度及所述拉伸幅度，計算所述目標音頻數據的均衡評分。
[0034]可選地，所述將所述目標音頻參數與所述參考音頻參數進行匹配，得到匹配評分，包括：
[0035]逐一計算所述目標音頻參數中每一個參數與對應所述參考音頻參數的參數相似
度；
[0036]根據所述參數相似度，計算所述參考音頻參數對應的參考音頻數據與所述目標音頻數據的音頻相似度，將所述音頻相似度作為所述目標音頻數據的匹配評分。
[0037]可選地，所述提取所述參考音頻數據中的參考音頻參數，包括：
[0038]利用脈沖編碼調制方法對所述參考音頻數據進行模數轉化，得到參考音頻數字信號；
[0039]解析所述參考音頻數字信號，得到解析音頻數據；
[0040]利用所述解析音頻數據繪制所述參考音頻數據的音頻波形圖；
[0041]根據所述音頻波形圖，利用預設的聲學算法計算所述參考音頻數據的各種參數，得到參考音頻參數。
[0042]可選地，所述利用脈沖編碼調制方法對所述參考音頻數據進行模數轉化，得到參考音頻數字信號，包括：
[0043]對所述參考音頻數據進行周期性掃描，得到參考音頻離散信號；
[0044]按照所述參考音頻離散信號中的瞬時值的大小將所述參考音頻離散信號中的瞬時值劃分為不同的等級；
[0045]將所述等級轉化為二進制編碼，得到參考音頻數字信號。
[0046]為了解決上述問題，本專利技術還提供一種基于變聲識別的反詐預警裝置，所述裝置包括：
[0047]混響評分模塊，用于從預設聲音模型庫中獲取參考音頻數據，提取所述參考音頻數據中的參考音頻參數，當用戶接收到陌生通話時，采集所述陌生通話發起方的目標音頻數據，解析所述目標音頻數據，得到目標音頻參數，根據所述目標音頻參數，利用聲音音頻數據分析算法計算所述目標音頻數據的混響評分；
[0048]均衡評分模塊，用于當所述混響評分大于第一預設分值時，判定所述目標音頻數據進行了混響處理，并對所述用戶進行預警提示，當本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種基于變聲識別的反詐預警方法，其特征在于，所述方法包括：從預設聲音模型庫中獲取參考音頻數據，提取所述參考音頻數據中的參考音頻參數；當用戶接收到陌生通話時，采集所述陌生通話發起方的目標音頻數據，解析所述目標音頻數據，得到目標音頻參數，并根據所述目標音頻參數，利用聲音音頻數據分析算法計算所述目標音頻數據的混響評分；當所述混響評分大于第一預設分值時，判定所述目標音頻數據進行了混響處理，并對所述用戶進行預警提示；當所述混響評分不大于第一預設分值時，對所述目標音頻數據進行分頻處理，得到目標音頻分頻音段，根據所述目標音頻分頻音段、所述目標音頻參數及所述參考音頻參數，計算所述目標音頻數據的均衡評分；當所述均衡評分大于第二預設分值時，判定所述目標音頻數據進行了均衡處理，并對所述用戶進行預警提示；當所述均衡評分不大于第二預設分值時，將所述目標音頻參數與所述參考音頻參數進行匹配，得到匹配評分，并加權所述混響評分、所述均衡評分及所述匹配評分，得到累加評分；當所述累加評分大于第三預設分值時，判定所述目標音頻數據進行了變聲處理，并對所述用戶進行預警提示；當所述累加評分不大于第三預設分值時，判定所述目標音頻數據沒有進行變聲處理。2.如權利要求1所述的基于變聲識別的反詐預警方法，其特征在于，所述根據所述目標音頻參數，利用聲音音頻數據分析算法計算所述目標音頻數據的混響評分，包括：根據所述目標音頻參數中的聲壓，利用聲音音頻數據分析算法計算所述目標音頻數據的實時聲壓級；將所述實時聲壓級轉化為實時分貝值；根據所述實時分貝值，生成音頻分貝圖；判斷所述音頻分貝圖中的高位分貝值持續時長是否超過預設閾值；當所述音頻分貝圖中的高位分貝值持續時長沒有超過預設閾值時，判定所述目標音頻數據沒有加入混響；當所述音頻分貝圖中的高位分貝值持續時長超過預設閾值時，判定所述目標音頻數據有加入混響，獲取所述音頻分貝圖中高位分貝值的持續時長及分貝值大小；根據預設規則，計算所述音頻分貝圖中高位分貝值的持續時長及分貝值大小與所述參考音頻數據中高位分貝值的持續時長及分貝值大小的區別度，得到所述目標音頻數據的混響評分。3.如權利要求2所述的基于變聲識別的反詐預警方法，其特征在于，所述根據所述目標音頻參數中的聲壓，利用聲音音頻數據分析算法計算所述目標音頻數據的實時聲壓級，包括：利用如下公式計算所述目標音頻數據的實時聲壓級SPL：其中，P
e
是所述目標音頻參數中的聲壓，P是常數參考聲壓值，一般為2
×
10
?5Pa。
4.如權利要求1所述的基于變聲識別的反詐預警方法，其特征在于，所述根據所述目標音頻分頻音段、所述目標音頻參數及所述參考音頻參數，計算所述目標音頻數據的均衡評分，包括：根據所述目標音頻分頻音段及所述目標音頻參數，分別構建音頻高頻分貝坐標系及音頻低頻分貝坐標系；根據所述參考音頻參數，構建參考音頻分貝坐標系；根據所述參考音頻分貝坐標系，判斷所述音頻高頻分貝坐標系中坐標曲線是否被拉高及所述音頻低頻分貝坐標系中坐標曲線是否被拉低；當所述所述音頻高頻分貝坐標系中坐標曲線沒有被拉高及所述音頻低頻分貝坐標系中坐標曲線沒有被拉低時，判定所述目標音頻數據沒有進行均衡處理；當所述音頻高頻分貝坐標系中坐標曲線被拉高及所述音頻低頻分貝坐標系中坐標曲線被拉低時，分別截取所述音頻高頻分貝坐標系...

【專利技術屬性】
技術研發人員：鐘瑞春，
申請(專利權)人：未鯤上海科技服務有限公司，
類型：發明
國別省市：