[发明专利]基于人工智能的身份验证方法、装置、介质及电子设备

说明书

本申请的实施例提供了一种基于人工智能的身份验证方法、装置、介质及电子设备，该方法包括：通过至少两种神经网络分别对所采集的待验证语音信号进行声纹特征提取，得到每一种神经网络为所述待验证语音信号输出的特征向量；将所述每一种神经网络为所述待验证语音信号输出的特征向量进行拼接，得到所述待验证语音信号的第一声纹特征向量；根据所述第一声纹特征向量预测所述待验证语音信号所来源用户与授权用户音色相同的第一预测概率；根据所述第一预测概率确定身份验证结果，结合声纹识别所得到的第一预测概率进行身份验证，有效解决了现有技术中被静态照片欺骗的问题。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的身份验证方法、装置、介质及电子设备。

背景技术

随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域得到应用，例如基于人脸识别进行设备解锁、基于人脸识别进行支付、基于人脸识别进行门禁放行等。总结来说，在该几种应用场景中，需要先通过人脸识别来进行身份验证，然后根据身份验证结果进行后续的设备解锁、支付、控制门禁机放行等。

在实际中，存在非授权用户为了通过身份验证，借助于授权用户的照片通过身份验证的情况。具体来说，在终端设备进行图像采集的过程中，由于非授权用户将授权用户的照片至于终端设备的图像采集模块处，从而，终端设备实际采集到的图像并不是该非授权用户的人脸图像，而是非授权用户所持照片的图像，而终端设备可能基于所采集到照片的图像使非授权用户通过身份验证。因此，相关技术中基于人脸识别进行身份验证存在被静态照片欺骗的问题。

发明内容

本申请的实施例提供了一种基于人工智能的身份验证方法、装置、介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以解决现有技术中身份验证过程中所存在被静态照片欺骗的问题。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于人工智能的身份验证方法，包括：

通过至少两种神经网络分别对所采集的待验证语音信号进行声纹特征提取，得到每一种神经网络为所述待验证语音信号输出的特征向量；

将所述每一种神经网络为所述待验证语音信号输出的特征向量进行拼接，得到所述待验证语音信号的第一声纹特征向量；

根据所述第一声纹特征向量预测所述待验证语音信号所来源用户与授权用户音色相同的第一预测概率；

根据所述第一预测概率确定身份验证结果。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于人工智能的身份验证装置，包括：

特征提取模块，用于通过至少两种神经网络分别对所采集的待验证语音信号进行声纹特征提取，得到每一种神经网络为所述待验证语音信号输出的特征向量；

拼接模块，用于将所述每一种神经网络为所述待验证语音信号输出的特征向量进行拼接，得到所述待验证语音信号的第一声纹特征向量；

预测模块，用于根据所述第一声纹特征向量预测所述待验证语音信号所来源用户与授权用户音色相同的第一预测概率；

验证结果确定模块，用于根据所述第一预测概率确定身份验证结果。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读请求，所述计算机可读请求被所述处理器执行时，实现上述基于人工智能的身份验证方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被处理器执行时，实现上述基于人工智能的身份验证方法。