本发明涉及声纹识别，具体为一种不动产权登记用声纹识别方法。
背景技术：
1、随着社会的发展及人们经济水平的提升，人们在不动产权方面的保护意识也在逐渐增加，不动产权是对不动产的完整物权，其权利人可以依法享有对不动产的占有、使用、收益和处分的权利，在法律上，不动产权是一种绝对权，即权利人对不动产享有排他的控制和支配权，不动产权的客体包括土地、房屋等不动产，这一权利受到法律的保护和认可，同时随着虚拟现实、数字技术制播放设备等智能消费设备技术的发展，不动产权登记的登记识别也越来越便捷。
2、公开号：cn109920435a公开了一种声纹识别方法，所述方法包含步骤：接收未知用户输入的待识别语音信号；提取所述待识别语音信号中每一帧所对应的帧声纹特征；计算各所述帧声纹特征的后验概率；基于所述后验概率对各所述帧声纹特征进行分类，并确定每种分类的类型标识；基于所述类型标识确定已知用户对应的注册语音信号中是否包含相同的分类；若包含，则基于所述待识别语音信号的各所述相同分类中所包含的所述帧声纹特征，训练生成待识别模型，并基于所述注册语音信号的各所述相同分类中所包含的所述帧声纹特征，训练生成声纹识别模型；基于所述待识别模型与所述声纹识别模型的相似度确定所述未知用户是否为所述已知用户，该装置可提高文本无关语音信号识别的准确性，特别是短文本无关语音信号的识别效率，然而在实际使用中随着不动产权登记用户的增加，注册声纹数据库中各个注册声纹特征中存在一小段的相似部分，如采用上述的装置对登记用户的声纹特征进行识别识别效率较低，占用较多的用户等待时间，如采用最小哈希算法可能会检索出多个与用户提供的语音声纹特征存在相似部分的注册用户语音，导致装置的识别准确性减低，不利于用户日常使用。
技术实现思路
1、针对现有技术在实际使用中随着不动产权登记用户的增加，注册声纹数据库中各个注册声纹特征中存在一小段的相似部分，如采用上述的装置对登记用户的声纹特征进行识别识别效率较低，占用较多的用户等待时间，如采用最小哈希算法可能会检索出多个与用户提供的语音声纹特征存在相似部分的注册用户语音，导致装置的识别准确性减低，不利于用户日常使用的不足，本发明提供了一种不动产权登记用声纹识别方法，具备提升装置的初步识别效率、双层识别提升装置对用户身份信息识别的准确性、保证每次用户登记不动产权进行声纹识别时最大限度的减小其误差等优点。
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种不动产权登记用声纹识别方法，包括一个或多个声纹特征、网关，所述一种不动产权登记用声纹识别方法还包括：
3、s100，根据用户不动产权的登记注册语音构建声纹数据库，用户朗读不动产权登记所需要的指定内容，根据用户提供的语音材料采集声纹识别数据集，用于对声纹数据进行采集；
4、s200，根据采集到的声纹识别数据集生成第一训练数据及第二训练数据，第一训练数据为声纹数据集中的部分语音数据，第二训练数据为声纹数据集中的全部语音数据，用于对采集数据进行初步处理；
5、s300，将该第二训练数据通过网关上传该不动产权登记用声纹识别方法并训练生成声纹识别模型；
6、s400，利用声纹识别模型来识别分析第一训练数据内的部分语音数据，得出第一训练数据的声纹特征，随后将该声纹特征通过网关上传至数据中心内的注册声纹数据库进行分析匹配，并根据其余弦相似度得出一个或是若干个与第一训练数据声纹特征余弦相识度的注册声纹特征，用于提升用户身份信息的初步识别效率；
7、s500，将第二训练数据上传至声纹识别模型得出第二训练数据的声纹特征，随后将第二训练数据的声纹特征上传至数据中心内与上述匹配的若干个相似的注册声纹特征进行对比分析，以此来快捷且准确的识别该语音数据的注册用户，并根据现有第二训练数据的声纹特征及声纹识别数据集将注册用户的语音声纹特征进行替换，用于双层声纹识别提升用户身份信息识别的准确性，利用该装置在用户不动产权声纹登记后迅速对用户的声纹特征进行识别，提升装置对用户声纹特征识别器身份的准确性，避免在朗诵指定内容时部分语音声纹特征与多个用户注册声纹特征相似导致装置无法准确对用户信息进行辨认，同时将第二训练数据的声纹特征与预先用户的注册声纹特征参数进行更新迭代，以保证每次用户登记不动产权进行声纹识别时最大限度的减小其误差，避免用户在初次登记注册声纹特征后用户因年龄增长变声期或喉部受损声纹出现改变后导致的识别模型无法识别用户身份信息，便于用户使用。
8、优选的，所述s100,在不动产权的登记过程中在数据中心内建立登记人的声纹特征数据库，随后用户可朗读不动产权登记所需要的指定内容，根据该指定内容来采集用户在注册声纹数据库的注册数据及声纹识别数据集，采集单元将用户朗诵的不定产权指定内容分割成x1、x2……xn等若干段部分语音，利用该若干段部分语音随机抽取一部分组成第一训练数据，同时采集单元将用户朗诵不动产权的指定内容全部语音组成第二训练数据，用于生成并训练声纹识别模型对用户提供的声纹识别数据集进行声纹特征识别，保证装置的正常运行。
9、优选的，所述s200,将声纹识别数据集的语音数据做放大增强处理，声纹识别数据集内截取部分语音作为第一训练数据，通过语音活性检测去除第一训练数据内部分语音数据的杂音，将声纹识别数据集中的全部语音数据作为第二训练数据并通过语音活性检测去除背景杂音。
10、优选的，所述s300,利用第一训练数据及第二训练数据来构建声纹识别模型，并利用第一训练数据、第二训练数据对声纹识别模型进行锻炼及完善，将第一训练数据及第二训练数据中提取一个或多个语谱图，并根据该语谱图对声纹识别模型进行学习模仿。
11、优选的，所述s400,利用声纹识别模型来分析识别第一训练数据内部部分语音的声纹特征，并将该声纹特征上传至数据中心内部的注册声纹特征数据库内，数据中心采用最小哈希算法识别并筛选出一个或是多个与第一训练数据声纹特征相似的注册声纹特征，若是在声纹特征数据库内识别不出与第一训练数据声纹特征相似的注册声纹特征数据中心发射电信号至处理单元，处理单元控制蜂鸣器及预警装置开启预警，利用学习锻炼后的声纹识别模型对第一训练数据的声纹特征进行识别，数据中心内采用最小哈希算法将与第一训练数据声纹特征相似的f1、f2……fn注册声纹特征识别并筛选出来，若识别出仅有一个注册声纹特征与第一训练数据的声纹特征相似，则该注册声纹特征即为用户的注册声纹特征，随后在注册声纹特征数据库内利用搜索算法检索该注册声纹特征的身份信息对用户进行识别，在登记后续用户利用声纹识别查询不动产权时，若是识别不出有相似的注册声纹特征数据中心发射电信号至处理单元，预警装置由小型电机、偏心轮及外壳等组件构成，在处理单元控制小型电机时，小型电机开启带动转动轴转动，转动轴转动带动偏心轮在外壳的内部转动且偏心轮反复与外壳的内壁接触碰撞产生震动，同时处理单元发射电信号至蜂鸣器使得装置在后续识别用户提供的声纹特征不在注册声纹特征数据库内时及时震动并鸣笛预警，避免部分用户在没有登记注册用户识别的情况下企图随意对他人的不动产权进行不正当的使用，提升装置的初次识别效率，便于用户使用。
12、优选的，所述s500,利用声纹识别模型来识别分析第二训练数据内部语音的声纹特征，随后将第二训练数据的声纹特征利用网关上传数据中心内上述筛选出来与第一训练数据声纹特征相似的一个或多个声纹特征利用遗传算法进行识别匹配，直至识别出该声纹识别数据集的用户身份信息，将第二训练数据的声纹特征上传数据中心并与上述最小哈希算法识别筛选出的f1、f2……fn等若干个和第一训练数据声纹特征相似的注册声纹特征利用遗传算法进行筛选识别，若第二训练数据的声纹特征与f1注册声纹特征相似及f1注册声纹特征的身份信息为当前登记的用户信息，此时利用搜索算法对注册声纹特征数据库进行检索即可锁定用户的身份信息，利用第一训练数据、第二训练数据的分层识别对用户的身份信息进行准确识别，且在识别结束后将当前第二训练数据的声纹特征与用户的注册声纹特征参数进行更新迭代，此时当前第二训练数据的声纹特征即为用户目前的不动产权登记声纹特征，以保证每次用户登记不动产权进行声纹识别时最大限度的减小其误差，避免用户在初次登记注册声纹特征后用户因年龄增长变声期或喉部受损声纹出现改变后导致的识别模型无法识别用户身份信息，便于用户使用。
13、有益效果：
14、1、该不动产权登记用声纹识别方法，通过利用声纹识别模型来分析识别第一训练数据内部部分语音的声纹特征，并将该声纹特征上传至数据中心内部的注册声纹特征数据库内，数据中心采用最小哈希算法识别并筛选出一个或是多个与第一训练数据声纹特征相似的注册声纹特征，若是在声纹特征数据库内识别不出与第一训练数据声纹特征相似的注册声纹特征数据中心发射电信号至处理单元，处理单元控制蜂鸣器及预警装置开启预警，利用学习锻炼后的声纹识别模型对第一训练数据的声纹特征进行识别，数据中心内采用最小哈希算法将与第一训练数据声纹特征相似的f1、f2……fn注册声纹特征识别并筛选出来，若识别出仅有一个注册声纹特征与第一训练数据的声纹特征相似，则该注册声纹特征即为用户的注册声纹特征，随后在注册声纹特征数据库内利用搜索算法检索该注册声纹特征的身份信息对用户进行识别，在登记后续用户利用声纹识别查询不动产权时，若是识别不出有相似的注册声纹特征数据中心发射电信号至处理单元，预警装置由小型电机、偏心轮及外壳等组件构成，在处理单元控制小型电机时，小型电机开启带动转动轴转动，转动轴转动带动偏心轮在外壳的内部转动且偏心轮反复与外壳的内壁接触碰撞产生震动，同时处理单元发射电信号至蜂鸣器使得装置在后续识别用户提供的声纹特征不在注册声纹特征数据库内时及时震动并鸣笛预警，提升装置的初次识别效率，避免部分用户在没有登记注册用户识别的情况下企图随意对他人的不动产权进行不正当的使用，便于用户使用。
15、2、该不动产权登记用声纹识别方法，通过利用声纹识别模型来识别分析第二训练数据内部语音的声纹特征，随后将第二训练数据的声纹特征利用网关上传数据中心内上述筛选出来与第一训练数据声纹特征相似的一个或多个声纹特征利用遗传算法进行识别匹配，直至识别出该声纹识别数据集的用户身份信息，将第二训练数据的声纹特征上传数据中心并与上述最小哈希算法识别筛选出的f1、f2……fn等若干个和第一训练数据声纹特征相似的注册声纹特征利用遗传算法进行筛选识别，若第二训练数据的声纹特征与f1注册声纹特征相似及f1注册声纹特征的身份信息为当前登记的用户信息，此时利用搜索算法对注册声纹特征数据库进行检索即可锁定用户的身份信息，利用第一训练数据、第二训练数据的分层识别对用户的身份信息进行准确识别，且在识别结束后将当前第二训练数据的声纹特征与用户的注册声纹特征参数进行更新迭代，此时当前第二训练数据的声纹特征即为用户目前的不动产权登记声纹特征，以保证每次用户登记不动产权进行声纹识别时最大限度的减小其误差，避免用户在初次登记注册声纹特征后用户因年龄增长变声期或喉部受损声纹出现改变后导致的识别模型无法识别用户身份信息，便于用户使用。