一种语音异常检测的方法及装置与流程

技术特征：
1.一种语音异常检测的方法，其特征在于，包括：获取待检测语音信息；确定所述待检测语音信息对应的语音信息特征，所述语音信息特征包括：声纹特征、数据传输特征以及语音会话请求特征中的至少一种，所述数据传输特征用于表征所述待检测语音信息在数据传输量上的特征，所述语音会话请求特征用于表征所述待检测语音信息对应的语音会话请求的会话窗口特征；将所述语音信息特征输入到预先训练的识别模型中，得到针对所述待检测语音信息的识别结果；根据所述识别结果，对所述待检测语音信息进行语音异常检测；若确定所述待检测语音信息为异常语音信息，并且在启动备用服务设备的条件下，从所述待检测语音信息对应的语音源处重新获取到的语音信息依然为异常语音信息，确定所述语音源存在网络语音攻击行为，并通过预设的异常处理策略，对所述语音源进行处理。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述声纹特征包括：所述待检测语音信息对应的语速特征、所述待检测语音信息对应的音量特征中的至少一种；所述数据传输特征包括：所述待检测语音信息对应的数据传输包的数据量大小、所述待检测语音信息在传输过程中的每秒字节数、所述待检测语音信息对应的数据传输包的数量中的至少一种；所述语音会话请求特征包括：所述待检测语音信息对应的语音会话请求的会话窗口大小、所述待检测语音信息的会话窗口对应的报头大小中的至少一种。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别模型包括语音重构模型以及语音异常识别模型；将所述语音信息特征输入到预先训练的识别模型中，得到针对所述待检测语音信息的识别结果，具体包括：将所述语音信息特征输入到预先训练的语音重构模型以及语音异常识别模型中，以通过所述语音重构模型，确定所述待检测语音信息对应的重构分值，以及通过所述语音异常识别模型，确定针对所述待检测语音信息的异常分值；根据所述识别结果，对所述待检测语音信息进行语音异常检测，具体包括：根据所述异常分值以及所述重构分值，对所述待检测语音信息进行语音异常检测。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述异常分值以及所述重构分值，对所述待检测语音信息进行语音异常检测，具体包括：确定所述异常分值对应的置信度；根据所述置信度、所述异常分值以及所述重构分值，对所述待检测语音信息进行语音异常检测。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述置信度、所述异常分值以及所述重构分值，对所述待检测语音信息进行语音异常检测，具体包括：根据所述置信度的大小，确定所述置信度对应的惩罚权重，其中，若所述置信度越低，所述惩罚权重越高；根据所述置信度、所述惩罚权重以及所述异常分值，确定补偿后异常分值；根据所述补偿后异常分值以及所述重构分值，对所述待检测语音信息进行语音异常检
测。6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，训练所述语音重构模型，具体包括：获取第一样本语音信息；将所述第一样本语音信息输入到所述语音重构模型中，以对所述第一样本语音信息进行重构，得到重构语音信息；根据所述重构语音信息与所述第一样本语音信息之间的偏差，对所述语音重构模型进行训练。7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，训练所述语音异常识别模型，具体包括：获取第二样本语音信息；将所述第二样本语音信息输入到所述语音异常识别模型中，得到所述第二样本语音信息对应的异常分值；以最小化所述第二样本语音信息对应的异常分值与所述第二样本语音信息对应的标注信息为优化目标，对所述语音异常识别模型进行训练。8.一种语音异常检测的装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待检测语音信息；确定模块，用于确定所述待检测语音信息对应的语音信息特征，所述语音信息特征包括：声纹特征、数据传输特征以及语音会话请求特征中的至少一种，所述数据传输特征用于表征所述待检测语音信息在数据传输量上的特征，所述语音会话请求特征用于表征所述待检测语音信息对应的语音会话请求的会话窗口特征；输入模块，用于将所述语音信息特征输入到预先训练的识别模型中，得到针对所述待检测语音信息的识别结果；检测模块，用于根据所述识别结果，对所述待检测语音信息进行语音异常检测；异常处理模块，用于若确定所述待检测语音信息为异常语音信息，并且在启动备用服务设备的条件下，从所述待检测语音信息对应的语音源处重新获取到的语音信息依然为异常语音信息，确定所述语音源存在网络语音攻击行为，并通过预设的异常处理策略，对所述语音源进行处理。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1～7任一项所述的方法。10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1～7任一项所述的方法。

技术总结
本说明书公开了一种语音异常检测的方法及装置，并具体公开了，获取待检测语音信息并确定对应的语音信息特征，而后，将语音信息特征输入到预先训练的识别模型中，得到针对该待检测语音信息的识别结果以对待检测语音信息进行语音异常检测。而后，若确定待检测语音信息为异常语音信息，并且在启动备用服务设备的条件下，从该待检测语音信息对应的语音源处重新获取到的语音信息依然为异常语音信息，则确定存在网络语音攻击行为，并通过预设的异常处理策略，对该语音源进行处理。如此，针对智能语音应答窗口会话进行异常检测，可以识别出不法份子的攻击行为，以便于采取预设的异常处理策略对语音源进行处理，以阻止不法分子的攻击行为，维护系统稳定。维护系统稳定。维护系统稳定。


技术研发人员：王喜
受保护的技术使用者：北京三快在线科技有限公司
技术研发日：2021.07.02
技术公布日：2021/11/4