【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及用戶身份確定，特別是涉及一種基于聲紋識別的用戶身份確定方法、電子設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著各個金融機構對消費者權益不斷重視，金融領域涌現除大量非正常的職業代理維權的現象，反催收聯盟以為逾期用戶清除債務、修復征信的名義提非正常的代理維權服務，代理人通過冒充律師或法律工作者等非法方式，纏訴鬧訪監管機構，反復投訴舉報放貸金融機構，嚴重損害了廣大消費者的合法權益，影響金融行業的正常經營秩序，且該產業日益呈現出專業化、組織化、規模化、產業化的發展趨勢；現有技術中，為識別非正常的維權代理行為，通常是通過人工審核用戶信息的方式來確認投訴人是否為用戶本人，該方式的效率和準確性都較低。
技術實現思路
1、針對上述技術問題，本專利技術采用的技術方案為：
2、根據本申請的第一方面，提供了一種基于聲紋識別的用戶身份確定方法，所述方法包括以下步驟：
3、s100，獲取當前用戶發出的待識別語音對應的識別語音特征向量qr以及當前用戶提供的指定用戶信息對應的每一預設聲紋模型，以得到指定用戶信息對應的預設聲紋模型列表w=（w1，w2，…，wi，…，wn），i=1，2，…，n；其中，wi為指定用戶信息對應的第i個預設聲紋模型，n為指定用戶信息對應的預設聲紋模型的數量；wi通過指定用戶信息真實對應的用戶的語音文件訓練得到；
4、s200，將qr分別輸入至w中的每一預設聲紋模型，以得到每一預設聲紋模型輸出的待識別語音由指定用戶信息真實對應的用戶發出的第一置信度，
5、s300，若λ中的每一第一置信度均大于預設的置信度閾值，則確定當前用戶為指定用戶信息真實對應的用戶；否則，對λ中的第一置信度進行排序，以得到w對應的排序后的第一置信度列表λ’=（λ’1，λ’2，…，λ’i，…，λ’n）；其中，λ’i為對λ中的第一置信度進行排序后得到的第i個第一置信度；λ’r對應的預設聲紋模型的生成時間早于λ’r+1對應的預設聲紋模型的生成時間；r=1，2，…，n-1；
6、s400，根據λ’，確定待識別語音由指定用戶信息真實對應的用戶發出的目標置信度γ；
7、s500，根據指定用戶信息真實對應的用戶的若干行為特征，確定當前用戶對應的初始異常度δ；其中，δ用于表征當前用戶的異常情況；
8、s600，根據γ和δ，確定當前用戶的目標異常度θ=α1×γ+α2×δ；其中，α1為預設的第一權重，α2為預設的第二權重；α1+α2=1；
9、s700，若θ＞s1，則確定當前用戶不是指定用戶信息真實對應的用戶；其中，s1為預設的第一異常度閾值。
10、進一步的，在步驟s700之后，所述方法還包括以下步驟：
11、s800，若θ＜s2，則確定當前用戶為指定用戶信息真實對應的用戶；其中，s2為預設的第二異常度閾值；s1＞s2；
12、s900，若s1≤θ≤s2，則通過人工的方式確定當前用戶是否為指定用戶信息真實對應的用戶。
13、進一步的，γ通過以下步驟確定：
14、s410，獲取λ’中每一第一置信度對應的預設聲紋模型的生成時間，以得到生成時間列表t=（t1，t2，…，ti，…，tn）；其中，ti為λ’i對應的預設聲紋模型的生成時間；
15、s410，根據當前時間tnow和t，確定λ’中每一第一置信度的權重，以得到置信度權重列表β=（β1，β2，…，βi，…，βn）；其中，βi為λ’i對應的權重；βi=1-（tnow-ti）/∑nj=1（tnow-ti）；
16、s420，根據λ’和β，確定γ=∑nj=1（βi×λ’i）。
17、進一步的，初始異常度δ通過預設的專家評分算法得到。
18、進一步的，w通過以下步驟得到：
19、s110，提取指定用戶信息對應的每一語音文件的mfcc特征；
20、s120，使用每一語音文件的mfcc特征對初始聲紋模型進行訓練，以得到w。
21、進一步的，預設聲紋模型為gmm聲紋模型。
22、進一步的，預設聲紋模型存儲于分布式聲紋模型庫中。
23、根據本申請的另一方面，還提供了一種非瞬時性計算機可讀存儲介質，存儲介質中存儲有至少一條指令或至少一段程序，至少一條指令或至少一段程序由處理器加載并執行以實現上述基于聲紋識別的用戶身份確定方法。
24、根據本申請的另一方面，還提供了一種電子設備，包括處理器和上述非瞬時性計算機可讀存儲介質。
25、本專利技術至少具有以下有益效果：
26、本專利技術的基于聲紋識別的用戶身份確定方法，獲取當前用戶發出的待識別語音對應的識別語音特征向量qr以及當前用戶提供的指定用戶信息對應的每一預設聲紋模型，以得到指定用戶信息對應的預設聲紋模型列表w；將qr分別輸入至w中的每一預設聲紋模型，以得到每一預設聲紋模型輸出的待識別語音由指定用戶信息真實對應的用戶發出的第一置信度，以得到w對應的第一置信度列表λ；若λ中的每一第一置信度均大于預設的置信度閾值，則確定當前用戶為指定用戶信息真實對應的用戶；否則，對λ中的第一置信度進行排序，以得到w對應的排序后的第一置信度列表λ’；根據λ’，確定待識別語音由指定用戶信息真實對應的用戶發出的目標置信度γ；根據指定用戶信息真實對應的用戶的若干行為特征，確定當前用戶對應的初始異常度δ；若θ＞s1，則確定當前用戶不是指定用戶信息真實對應的用戶；通過本專利技術中的方法代替人工聽錄音分辨的過程，能夠提高識別效率；聲紋比對結果在系統中展示，不需要手動打標，可減少操作風險；提高識別的效率和準確性；同時，聲紋比對模型可以消除不同審核員聽相同錄音給出不同結論，減少標準不統一對而影響結論。
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1.一種基于聲紋識別的用戶身份確定方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于聲紋識別的用戶身份確定方法，其特征在于，在步驟S700之后，所述方法還包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的基于聲紋識別的用戶身份確定方法，其特征在于，γ通過以下步驟確定：
4.根據權利要求1所述的基于聲紋識別的用戶身份確定方法，其特征在于，初始異常度δ通過預設的專家評分算法得到。
5.根據權利要求1所述的基于聲紋識別的用戶身份確定方法，其特征在于，W通過以下步驟得到：
6.根據權利要求5所述的基于聲紋識別的用戶身份確定方法，其特征在于，預設聲紋模型為GMM聲紋模型。
7.根據權利要求1所述的基于聲紋識別的用戶身份確定方法，其特征在于，預設聲紋模型存儲于分布式聲紋模型庫中。
8.一種非瞬時性計算機可讀存儲介質，所述存儲介質中存儲有至少一條指令或至少一段程序，其特征在于，所述至少一條指令或所述至少一段程序由處理器加載并執行以實現如權利要求1-7中任意一項所述的基于聲紋識別的用戶身份確定方法。p>
9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和權利要求8所述的非瞬時性計算機可讀存儲介質。
...【技術特征摘要】
1.一種基于聲紋識別的用戶身份確定方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于聲紋識別的用戶身份確定方法，其特征在于，在步驟s700之后，所述方法還包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的基于聲紋識別的用戶身份確定方法，其特征在于，γ通過以下步驟確定：
4.根據權利要求1所述的基于聲紋識別的用戶身份確定方法，其特征在于，初始異常度δ通過預設的專家評分算法得到。
5.根據權利要求1所述的基于聲紋識別的用戶身份確定方法，其特征在于，w通過以下步驟得到：
6.根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王超，王瑋琦，郭騰飛，
申請(專利權)人：河南中原消費金融股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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