本发明涉及防伪方法技术领域，尤其涉及针对录音的声纹识别支付信息防伪方法。
背景技术
众所周知，在这个科学技术的飞速发展的信息时代，信息安全的重要性显得尤为重要，作为保证信息安全的常用方法之一，身份认证也逐渐成为生活中一项不可或缺的技术，并在人员考勤，公安监控等实际应用中发挥了越来越大的作用。在身份认证技术的发展中，主要产生了传统身份验证和生物特征识别两种体系。前者主要包括密码识别，射频识别，签字识别等基于某种身份标识物的识别方法，在目前仍被广泛应用；后者主要包括了人脸识别，虹膜识别，声纹识别等基于生物特征的识别方法。现阶段，生物特征识别法也逐渐从高新技术，走向了大众的舞台。在身份识别系统中，准确性和便捷性的提高永远是技术研究及探讨的主要研究方向。在日常生活中，网络支付已经进入了生活的各个领域，其具有方便、快捷、高效和经济的优势，现有的网络支付大多采用传统身份验证，传统身份验证非常容易被别人破解，经常被犯罪分子破解盗取，为此我们提出一种针对录音的声纹识别支付信息防伪方法。
技术实现要素：
本发明的目的是为了解决现有的传统身份验证非常容易被别人破解，经常被犯罪分子破解盗取的缺点，而提出的针对录音的声纹识别支付信息防伪方法。
针对录音的声纹识别支付信息防伪方法，包括以下步骤：
s1：接收支付指令，用户进行现场一定时间的录音，并将现场录音传递至用户数据系统进行用户声纹信息的捕捉提取；
s2：对捕捉的用户声纹信息与预存的用户身份信息数据内的声纹信息进行对比；
s3：对比合格后，进行二次审核，对比不合格后，向客户端进行风险报警，重新获取用户的现场录音，并通过现场录音进行用户声纹信息的捕捉提取，重新对比；
s4：进行二次审核，随机发布动态指令，用户根据相应指令进行相应的语音描述，再次获取用户的现场录音，并识别用户录音内容和声纹；
s5：用户录音内容和声纹均与发布动态指令内容符合，交易支付完成，用户录音内容和声纹与发布动态指令内容全部不符合或一项不符合，再次向客户端进行风险报警，并重新回到s2步骤；
优选的，所述s1步骤之前还包括s01：用户首先在支付网站或支付软件上身份信息注册，身份信息包括姓名、个人银行账户信息和声纹信息，进行用户数据系统的建立；
优选的，所述s01中的用户数据系统包括中央处理模块、录音模块、降噪模块、预处理模块、声纹识别模块和存储模块，录音模块进行用户语音的录取，在录取时通过降噪模块进行降噪，经过降噪处理后的录音通过中央处理模块传递给预处理模块进行预处理，预处理后传递给声纹识别模块进行声纹的提取，提取后存储在存储模块内。
优选的，所述声纹识别模块包括分段单元、识别单元和合成单元，通过分段单元将经过预处理的录音进行分段，每段保持在1-3ms，分段后对每段录音通过进行识别单元进行单独的声纹识别，最后对多段声纹通过合成单元进行合成最终的声纹。
优选的，所述用户数据系统包括提醒模块和鉴定模块，经过降噪处理后的录音通过鉴定模块鉴定为是否是标准录音，若鉴定不合格通过提醒模块提醒用户再次录音，若鉴定合格通过中央处理模块传递给预处理模块进行预处理。
优选的，所述预处理模块对原始音频数据进行haar小波变换以压缩音频信息。haar小波函数定义为
设有一段有n个数据的原始音频为x＝{x1+x2+…+xn}(nmod2＝0),用haar小波变换为
把原始音频数据压缩后,对音频数据进行细化,即做分帧处理:设一个音频序列的采样频率为fs,实验采用22050hz,采样位数为ws，采样位数为ws,每个子带的数据个数为k＝fs*ws20*(1000*32),每个音频的数据个数为num＝k*32,xn(n∈[1、、num])为帧音频数据集,si(j)(j∈[1,,32])为第i帧第j子带的音频数据集。
优选的，所述s2中提出对捕捉的用户声纹信息与用户身份信息数据内的声纹信息进行对比，然后获取对比分数，对比分数大于预设阀值，进行二次审核。
优选的，所述s3和s5中提出风险报警次数，每项每天报警次数不得大于3-5次，若大于则账户当天封闭。
优选的，所述用户数据系统包括语音识别模块和动态指令发布模块，动态指令发布模块用于随机的发布动态指令，语音识别模块用于对二次审核中提交的用户录音内容进行识别，二次审核中声纹识别同样提交用户数据系统。
优选的，所述s4中提出的随机发布动态指令，所述动态指令包括100-10000条预设的语音或文字段落。
本发明提出了一种针对录音的声纹识别支付信息防伪方法：
本发明通过用户提出的身份信息，对用户的姓名、个人银行账户信息和声纹信息进行存储，在需要支付时，通过现场的录音，提取出声纹信息，并与登记的声纹信息进行对比，实现初次对比，防伪性能高；
通过随机发布动态指令，用户根据相应指令进行相应的语音，再次获取用户的现场录音，并识别用户录音内容和再次识别，防止出现提前录制好语音和一次声纹识别出错的情况，进一步提高了防伪性能；
且通过风险报警的设置，能够对账户进行报警，提醒用户注意账户安全，再次提高了防伪性；
本发明通过提取的现场录音，进行支付者声纹信息的提取对比，进行一次识别，同时根据随机发布的动态指令，进行二次识别，极大的提高了用户支付的安全性，使得本发明具有极强的支付防伪性能，支付安全性高。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。
实施例一
本发明提出的针对录音的声纹识别支付信息防伪方法，包括以下步骤：
s01：用户首先在支付网站或支付软件上身份信息注册，身份信息包括姓名、个人银行账户信息和声纹信息，进行用户数据系统的建立，预先在录入语音信息，录音模块进行用户语音的录取，在录取时通过降噪模块进行降噪，经过降噪处理后的录音通过鉴定模块鉴定为是否是标准录音，若鉴定不合格通过提醒模块提醒用户再次录音，若鉴定合格通过中央处理模块传递给预处理模块进行预处理，预处理后传递给声纹识别模块进行声纹的提取，声纹识别模块包括分段单元、识别单元和合成单元，通过分段单元将经过预处理的录音进行分段，每段保持在1-3ms，分段后对每段录音通过进行识别单元进行单独的声纹识别，最后对多段声纹通过合成单元进行合成最终的声纹，提取后存储在存储模块内。
s1：接收支付指令，用户进行3s时间的录音，并将现场录音传递至用户数据系统进行用户声纹信息的捕捉提取，录音模块进行用户语音的录取，在录取时通过降噪模块进行降噪，经过降噪处理后的录音通过鉴定模块鉴定为是否是标准录音，若鉴定不合格通过提醒模块提醒用户再次录音，若鉴定合格通过中央处理模块传递给预处理模块进行预处理，预处理后传递给声纹识别模块进行声纹的提取，声纹识别模块包括分段单元、识别单元和合成单元，通过分段单元将经过预处理的录音进行分段，每段保持在1-3ms，分段后对每段录音通过进行识别单元进行单独的声纹识别；
所述预处理模块对原始音频数据进行haar小波变换以压缩音频信息。haar小波函数定义为
设有一段有n个数据的原始音频为x＝{x1+x2+…+xn}(nmod2＝0),用haar小波变换为
把原始音频数据压缩后,对音频数据进行细化,即做分帧处理:设一个音频序列的采样频率为fs,实验采用22050hz,采样位数为ws，采样位数为ws,每个子带的数据个数为k＝fs*ws20*(1000*32),每个音频的数据个数为num＝k*32,xn(n∈[1、、num])为帧音频数据集,si(j)(j∈[1,,32])为第i帧第j子带的音频数据集；
s2：对捕捉的用户声纹信息与预存的用户身份信息数据内的声纹信息进行对比，然后获取对比分数，对比分数大于预设阀值，进行二次审核；
s3：对比合格后，进行二次审核，对比不合格后，向客户端进行风险报警，每天报警次数不得大于3次，若大于则账户当天封闭，重新获取用户的现场录音，并通过现场录音进行用户声纹信息的捕捉提取，重新对比；
s4：进行二次审核，随机发布动态指令，用户根据相应指令进行相应的语音描述，再次获取用户的现场录音，并识别用户录音内容和声纹，动态指令发布模块用于随机的发布动态指令，语音识别模块用于对二次审核中提交的用户录音内容进行识别，二次审核中声纹识别同样提交用户数据系统；
s5：用户录音内容和声纹均与发布动态指令内容符合，交易支付完成，用户录音内容和声纹与发布动态指令内容全部不符合或一项不符合，再次向客户端进行风险报警，每天报警次数不得大于3次，若大于则账户当天封闭，并重新回到s2步骤；
所述s4中提出的随机发布动态指令，所述动态指令包括100-10000条预设的语音段落。
实施例二
本发明提出的针对录音的声纹识别支付信息防伪方法，包括以下步骤：
s01：用户首先在支付网站或支付软件上身份信息注册，身份信息包括姓名、个人银行账户信息和声纹信息，进行用户数据系统的建立，预先在录入语音信息，录音模块进行用户语音的录取，在录取时通过降噪模块进行降噪，经过降噪处理后的录音通过鉴定模块鉴定为是否是标准录音，若鉴定不合格通过提醒模块提醒用户再次录音，若鉴定合格通过中央处理模块传递给预处理模块进行预处理，预处理后传递给声纹识别模块进行声纹的提取，声纹识别模块包括分段单元、识别单元和合成单元，通过分段单元将经过预处理的录音进行分段，每段保持在1-3ms，分段后对每段录音通过进行识别单元进行单独的声纹识别，最后对多段声纹通过合成单元进行合成最终的声纹，提取后存储在存储模块内。
s1：接收支付指令，用户进行5s时间的录音，并将现场录音传递至用户数据系统进行用户声纹信息的捕捉提取，录音模块进行用户语音的录取，在录取时通过降噪模块进行降噪，经过降噪处理后的录音通过鉴定模块鉴定为是否是标准录音，若鉴定不合格通过提醒模块提醒用户再次录音，若鉴定合格通过中央处理模块传递给预处理模块进行预处理，预处理后传递给声纹识别模块进行声纹的提取，声纹识别模块包括分段单元、识别单元和合成单元，通过分段单元将经过预处理的录音进行分段，每段保持在1-3ms，分段后对每段录音通过进行识别单元进行单独的声纹识别；
所述预处理模块对原始音频数据进行haar小波变换以压缩音频信息。haar小波函数定义为
设有一段有n个数据的原始音频为x＝{x1+x2+…+xn}(nmod2＝0),用haar小波变换为
把原始音频数据压缩后,对音频数据进行细化,即做分帧处理:设一个音频序列的采样频率为fs,实验采用22050hz,采样位数为ws，采样位数为ws,每个子带的数据个数为k＝fs*ws20*(1000*32),每个音频的数据个数为num＝k*32,xn(n∈[1、、num])为帧音频数据集,si(j)(j∈[1,,32])为第i帧第j子带的音频数据集；
s2：对捕捉的用户声纹信息与预存的用户身份信息数据内的声纹信息进行对比，然后获取对比分数，对比分数大于预设阀值，进行二次审核；
s3：对比合格后，进行二次审核，对比不合格后，向客户端进行风险报警，每天报警次数不得大于5次，若大于则账户当天封闭，重新获取用户的现场录音，并通过现场录音进行用户声纹信息的捕捉提取，重新对比；
s4：进行二次审核，随机发布动态指令，用户根据相应指令进行相应的语音描述，再次获取用户的现场录音，并识别用户录音内容和声纹，动态指令发布模块用于随机的发布动态指令，语音识别模块用于对二次审核中提交的用户录音内容进行识别，二次审核中声纹识别同样提交用户数据系统；
s5：用户录音内容和声纹均与发布动态指令内容符合，交易支付完成，用户录音内容和声纹与发布动态指令内容全部不符合或一项不符合，再次向客户端进行风险报警，每天报警次数不得大于5次，若大于则账户当天封闭，并重新回到s2步骤；
所述s4中提出的随机发布动态指令，所述动态指令包括100-10000条预设的文字段落。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。