一种基于声纹技术的诈骗识别方法、装置及电子设备与流程

1.本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种基于声纹技术的诈骗识别方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.随着无线通讯技术的迅速发展和普及，在为用户带来了很大的方便同时，利用电信网络实施诈骗行为也呈高发、高增长态势。电信诈骗是指犯罪分子通过电话、网络或短信等方式，编造虚假信息，设置骗局，对受害人实施远程、非接触式诈骗，诱使受害人给犯罪分子打款或转账的犯罪行为。
3.传统的电信诈骗识别方法多通过通话信令话单分析，分析用户通信行为特征、人工归纳规则来实现，例如通过主叫号码呼叫行为，国际移动设备识别码(international mobile equipment identity，imei)通讯行为，用户呼叫号码的通讯图谱等特征规则，进行反电信诈骗的模型开发。
4.传统的电信反诈骗模型需要较多的用户通信行为数据，才能进行分析判断，无法简单、快速识别诈骗用户。


技术实现要素：

5.本发明实施例的目的是提供一种基于声纹技术的诈骗识别方法、装置及电子设备，以解决无法简单、快速识别诈骗用户的问题。
6.为了解决上述技术问题，本发明实施例是这样实现的：
7.第一方面，本发明实施例提供了一种基于声纹技术的诈骗识别方法，包括：
8.获取待匹配的语音信息，所述语音信息包括：用户标识和语音数据；
9.分别基于用户标识和/或语音数据，从声纹库中查找与所述语音信息相匹配的声纹记录；
10.若与所述语音信息相匹配的声纹记录中存在诈骗标签，则确定所述待匹配的语音信息为诈骗信息。
11.第二方面，本发明实施例提供了一种基于声纹技术的诈骗识别装置，包括：
12.采集单元，用于获取待匹配的语音信息，所述语音信息包括：用户标识和语音数据；
13.匹配单元，用于分别基于用户标识和/或语音数据，从声纹库中查找与所述语音信息相匹配的声纹记录；
14.识别单元，用于若与所述语音信息相匹配的声纹记录中存在诈骗标签，则确定所述待匹配的语音信息为诈骗信息。
15.第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实
现如第一方面所述的基于声纹技术的诈骗识别方法步骤。
16.第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面所述的基于声纹技术的诈骗识别方法步骤。
17.由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过获取待匹配的语音信息，所述语音信息包括：用户标识和语音数据；分别基于用户标识和/或语音数据，从声纹库中查找与所述语音信息相匹配的声纹记录；若与所述语音信息相匹配的声纹记录中存在诈骗标签，则确定所述待匹配的语音信息为诈骗信息。通过本发明实施例，实现了对诈骗信息的简单、快速识别，提高了诈骗识别的时效性。
附图说明
18.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1为本发明实施例提供的基于声纹技术的诈骗识别方法的一种流程示意图；
20.图2为本发明实施例提供的基于声纹技术的诈骗识别方法的另一种流程示意图；
21.图3为本发明实施例提供的基于声纹技术的诈骗识别装置的一种结构示意图；
22.图4为本发明实施例提供的基于声纹技术的诈骗识别装置的另一种结构示意图；
23.图5为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
24.本发明实施例提供了一种基于声纹技术的诈骗识别方法、装置及电子设备。
25.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
26.如图1所示，本发明实施例提供一种基于声纹技术的诈骗识别方法，该方法的执行主体可以为服务器，其中，该服务器可以是独立的服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群，而且，该服务器可以是能够进行网络操作处理的服务器，如某网络资源配置的服务器等。该方法具体可以包括以下步骤：
27.步骤s110、获取待匹配的语音信息，所述语音信息包括：用户标识和语音数据。所述用户标识可以为用户号码，所述语音数据的数据格式可以根据实际的需要或者采集方式确定，例如，wav、avi、mp3等。
28.服务器获取语音信息的方式可以多种多样，本技术实施例仅给出了其中的几种获取方式进行举例说明：
29.在一种实施方式中，通过声纹采集模块在新用户办理开户时，在人证比对环节，对用户的声音进行采集得到语音数据，将新用户关联的用户号码作为用户标识，从而得到待
匹配的语音信息。或者，在老用户进行业务办理时，对用户声音进行采集作为语音数据，将老用户关联的用户号码作为用户标识，从而得到待匹配的语音信息。
30.在另一种实施方式中，在语音通话过程中通过语音采集模块采集语音通话过程中的信令消息和语音包，通过对信令消息和语音包的解析得到待匹配的语音信息。
31.在一种实施方式中，通过语音采集模块获取语音信息的过程可以分为信令采集部分，语音采集部分、信令解析部分、信令合成部分、语音解析部分、语音合成部分、语音编解码部分，在各种设备通过网络时间协议(network time protocol，ntp)服务统一时间。
32.在信令采集部分和语音采集部分，可在语音核心网部署信令数据和用户面语音数据的采集设备，采集原始的信令消息和语音包：
33.其中，对于2g和3g网络的通话，采集msc server网元的bicc信令消息和mgw网元的语音包；对于4g网络和cm_ims固化网络的通话，采集sbc网元的sip信令消息和用户面的语音包；
34.在信令解析部分，将原始的信令消息解析成一条条信令数据记录，所述信令数据记录可以包括：消息类型、头域和值、时间戳等。
35.在信令合成部分，通过头域和值中的主被叫号码和呼叫标识(call-id)，将同一通呼叫的信令数据记录关联成一条合成的信令数据记录，所述合成的信令数据记录可以包括：通话的主叫号码、被叫号码、通话使用的用户面的主叫侧ip地址和端口、被叫侧ip地址和端口、通话使用的语音编码、通话开始时间和通话结束时间。
36.在语音解析部分，根据语音包的源ip地址和端口、目标ip地址和端口，按预设周期，例如，30秒，将语音包合成得到的语音片段，并记录该语音片段的源ip地址和端口、目标ip地址和端口、第一个语音包的时间、最后一个语音包的时间。
37.在语音合成部分，通过合成的信令数据记录得到的主叫侧ip地址和端口、被叫侧ip地址和端口、通话开始时间和通话结束时间，将语音解析部分得到的语音片段，分别在主叫侧和被叫侧合成一条完整的通话语音，并关联上语音产生的号码，该通话的主叫号码、被叫号码、通话开始时间、通话结束时间、语音编码等信息。
38.其中，主叫侧的通话语音，其源ip地址和端口为主叫侧ip地址和端口，目标ip地址和端口为被叫侧ip地址和端口，根据通话开始时间和通话结束时间合并在这时间区间内的语音段；被叫侧的通话语音，其源ip地址和端口为被叫侧ip地址和端口，目标ip地址和端口为住叫侧ip地址和端口，根据通话开始时间和通话结束时间合并在这时间区间内的语音片段。
39.在语音编解码部分，根据语音编码，将合成的通话语音转换成预设的数据格式，例如，wav格式。最终得到的语音信息包括：通话语音的用户号码、预设数据格式的语音数据及该通话的基本信息，例如，主叫号码，被叫号码，通话开始时间，通话结束时间。
40.在语音编解码部分可以采用通信网络中常用语音编码，例如，g711或者amr。
41.以下给出了volte呼叫过程中的信令消息的处理过程：
42.volte呼叫使用sip信令，呼叫信令流程如下图所示，语音呼叫与视频呼叫信令面消息是基本一致的，除了描述会话的协议(session description protocol，sdp)中带的编码不一致。
43.在信令采集部分，采集volte呼叫的信令面消息中invite消息、update消息和
update对应的200ok消息，作为主叫号码、被叫号码、通话使用的用户面的ip地址和端口，通话使用的语音编码的来源，采集bye消息用于标识通话结束时间。
44.volte呼叫起始是invite消息，invite消息中有消息头域from标识主叫号码，to标识被叫号码，还有call-id用于标识该通呼叫。invite消息中的sdp媒体面信息，还是待确认的信息，不能作为后续使用。
45.nvite消息中相同的消息头域from、to和call-id。在update消息中的sdp媒体面信息中，消息头域connection information表示主叫侧媒体面ip地址，media description中有主叫侧媒体面端口号，media attribute有语音编码方式。
46.update对应的200ok消息中的包含invite消息中相同的消息头域from、to和call-id。在200ok消息中的sdp媒体面信息中，消息头域connection information表示被叫侧媒体面ip地址，media description中有被叫侧媒体面端口号，media attribute有语音编码方式(与update中相同)。
47.update对应的200ok消息中的包含invite消息中相同的消息头域from、to和call-id。在200ok消息中的sdp媒体面信息中，消息头域connection information表示被叫侧媒体面ip地址，media description中有被叫侧媒体面端口号，media attribute有语音编码方式(与update中相同)。
48.与volte呼叫类似，采集2/3g语音核心网的信令。从iam消息中提取call_id，主叫号码，被叫号码，呼叫开始时间；从apm中提取主叫侧媒体面ip地址和端口，被叫侧媒体面ip地址和端口，媒体编码方式；从rel消息中提取呼叫结束时间。
49.步骤s120、分别基于用户标识和/或语音数据，从声纹库中查找与所述语音信息相匹配的声纹记录。
50.服务器预先建立包含大量声纹记录的声纹库，每条声纹记录可以包括用户标识、语音数据等，还可以包括与所述语音数据对应的声纹特征。
51.所述声纹特征可以通过预设的声纹识别模型对语音数据进行处理后提取语音特征得到，具体可以以声纹表征向量的形式表示。
52.所述声纹记录还可以包括语音数据的来源途径，所述语音数据的来源途径有多种多样，具体可以包括：新用户注册、业务办理和语音通话等。
53.所述声纹记录还可以包括其它语音相关信息，例如，存储路径，是否高风险语音，用户号码相关信息，例如是否高风险用户，不同用户下声纹匹配上的关联关系等。
54.分别基于所述语音信息的用户标识和/或语音数据，将所述语音信息与所述声纹库中各声纹记录进行匹配，以查找是否存在与所述语音信息相匹配的声纹记录。
55.在一种实施方式中，所述相匹配的声纹记录具体可以为满足以下至少一条匹配条件的声纹记录：
56.声纹记录的用户标识与语音信息的用户标识相同；
57.声纹记录的语音数据与语音信息的语音数据具有相同的声纹特征；
58.声纹记录的声纹特征与语音信息的语音数据的声纹特征相同。
59.步骤s130、若与所述语音信息相匹配的声纹记录中存在诈骗标签，则确定所述待匹配的语音信息为诈骗信息。
60.声纹库的声纹记录可以包括标记为涉诈的声纹记录，可通过在声纹记录中加入诈
骗标签来进行标记，将包含所述诈骗标签的声纹记录判定为涉诈声纹记录，将不包含诈骗标签的声纹记录判定为普通声纹记录。
61.在一种实施方式中，可以将声纹库分为普通声纹库和涉诈声纹库。将所有普通声纹记录保存到所述普通声纹库中，将涉诈声纹记录保存到涉诈声纹库中。
62.所述普通声纹记录的获取方式多种多样，可以通过上述新用户注册、业务办理和语音通话过程中，通过声纹采集模块或语音采集模块得到，所述普通声纹记录包括：用户标识和语音数据。还可以包括与所述语音数据对应的声纹特征。
63.所述涉诈声纹记录的获取方式多种多样，本技术实施例仅给出了其中的几种获取方式：
64.1.源于第三方提供的涉诈的语音数据，或者其它方式确认的涉诈的语音数据，例如，来自于警方提供的涉诈人员的语音数据；
65.2.根据第三方提供的涉诈的用户标识，或者其它方式确认的涉诈的用户标识；
66.3、根据涉诈的用户标识或语音数据，与普通声纹记录的用户标识或语音数据进行匹配后，通过在匹配到的普通声纹记录中标记诈骗标签，将匹配到的普通声纹记录作为新的涉诈声纹记录导入到涉诈声纹库中。可见，所述涉诈声纹记录可以包括用户标识和/或语音数据，若存在语音数据则还可以通过声纹识别模型的处理得到与所述语音数据对应的声纹特征。
67.服务器在基于用户标识和/或语音数据，将待匹配的语音信息与各声纹记录进行匹配的过程中，若与所述语音信息相匹配的声纹记录中存在诈骗标签，即所述相匹配的声纹记录为涉诈声纹记录，则可判定所述语音信息为诈骗信息，并将所述语音信息中的用户标识和语音数据作为涉诈的用户标识和语音数据进行上报；而若与所述语音信息相匹配的声纹记录中不存在诈骗标签，即所述相匹配的声纹记录为普通声纹记录，则可判定所述语音信息为正常信息。
68.由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过获取待匹配的语音信息，所述语音信息包括：用户标识和语音数据；分别基于用户标识和/或语音数据，从声纹库中查找与所述语音信息相匹配的声纹记录；若与所述语音信息相匹配的声纹记录中存在诈骗标签，则确定所述待匹配的语音信息为诈骗信息。通过本发明实施例，实现了对诈骗信息的简单、快速识别，提高了诈骗识别的时效性。
69.基于上述实施例，进一步的，如图2所示，上述步骤s120的具体处理方式可以多种多样，以下提供一种可选的处理方式，具体可以参见下述步骤。
70.步骤s121、从所述声纹库中筛选出与所述语音信息s1具有相同用户标识a1的声纹记录作为待匹配的声纹记录r1。
71.所述待匹配的语音信息s1包括：用户标识a1和语音数据b1。
72.根据用户标识a1，从声纹库中筛选出用户标识a1下的所有声纹记录作为待匹配的声纹记录r1。
73.若在声纹库中没有找到具有用户标识a1的声纹记录，则可根据所述语音信息s1得到新的声纹记录r2保存到所述声纹库中。
74.若筛选出的待匹配的声纹记录r1为涉诈声纹记录，则直接将所述语音信息s1确定为诈骗信息。或者，可直接基于用户标识a1，判断所述用户标识a1是否为涉诈的用户标识，
若确定所述用户标识a1为涉诈的用户标识，则直接将所述语音信息s1确定为诈骗信息。
75.步骤s122、通过预设的语音匹配方法，将所述语音信息s1的语音数据b1的声纹特征c1与各待匹配的声纹记录r1的语音数据的声纹特征r1进行比对。
76.在一种实施方式中，建立声纹识别比对模型，通过所述声纹识别比对模型，对语音信息的语音数据b1进行处理，提取出该语音数据b1的声纹特征c1，将声纹特征c1与各待匹配的声纹记录r1的声纹特征r1分别进行比对以得到所述声纹特征c1与声纹特征r1之间的相似度值，在所述相似度值满足预设相似度阈值的情况下，将所述声纹特征c1和声纹特征r1判定为相同的声纹特征。
77.步骤s123、若未匹配到与所述语音信息s1的语音数据b1具有相同声纹特征c1的待匹配的声纹记录r1，则根据所述语音信息s1在所述声纹库中增加新的声纹记录r2，并将所述新的声纹记录r2的语音数据b1的声纹特征c1与所述声纹库中其它声纹记录r3的语音数据的声纹特征r3进行比对。
78.进一步地，所述声纹记录包括匹配次数，所述匹配次数用于指示所述声纹记录与待匹配的语音信息匹配成功的次数，在步骤s122后，所述方法还包括：
79.步骤s124、在确定所述待匹配的声纹记录r1具有与所述语音信息s1的语音数据b1相同的声纹特征c1的情况下，将所述待匹配的声纹记录r1的匹配次数加1。
80.步骤s125、将与所述新的声纹记录r2具有相同声纹特征c1的其他声纹记录r3作为与所述语音信息s1相匹配的声纹记录，并与所述新的声纹记录r2进行关联。进行关联的方式可以为在所述新的声纹记录r2和其它声纹记录r3中增加对应的关联信息。
81.在一种实施方式中，若将所述声纹库分为如上所述的普通声纹库和涉诈声纹库，则所述上述匹配过程可以包括：
82.1.根据语音信息s1的用户标识a1，从普通声纹库中提取出用户标识a1下的普通声纹记录作为待匹配的声纹记录r1，并通过声纹识别比对模型，将语音信息s1的语音数据b1的声纹特征c1与各待匹配的声纹记录r1的声纹特征r1进行一一比对。
83.2.若匹配成功，则将所述待匹配的声纹记录r1中的匹配次数加1；
84.3.若匹配不成功，则根据所述语音信息s1在普通声纹库中增加新的声纹记录r2。
85.4.通过声纹识别比对模型，将新的声纹记录r2的声纹特征c1与普通声纹库中的其它的普通声纹记录r3的声纹特征进行一一比对。
86.5.若匹配成功，则将所述新的声纹记录r2与声纹记录r3进行关联；
87.6.若匹配不成功，则根据用户标识a1和语音数据b1，将语音信息s1与涉诈数据库中的涉诈声纹记录进行匹配；
88.7.若匹配成功，则在所述新的声纹记录r2中加入涉诈标签，并导入到所述涉诈数据库中。
89.由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过分别基于用户标识和语音数据，将语音信息与声纹记录进行匹配，并根据匹配结果进行相应的处理。通过本发明实施例，实现了对诈骗信息的简单、快速识别，提高了诈骗识别的时效性，并对匹配结果进行准确记录。
90.基于上述实施例，进一步地，为了能够进一步帮助预警系统对诈骗行为进行分析，所述方法还包括：
91.在未标记诈骗标签的声纹记录满足预设条件的情况下，在所述未标记诈骗标签的声纹记录中标记人卡分离场景标签。
92.其中，所述预设条件包括以下至少一条：
93.相同用户标识下匹配次数大于第一阈值的声纹信息的数量超过第二阈值；
94.相关联的声纹信息中匹配次数大于第三阈值的声纹信息的数量超过第四阈值。
95.在一种实施方式中，采用预设的涉诈分析模块，根据普通声纹库中各普通声纹记录的用户标识、匹配次数和关联关系，分析出满足人卡分离场景的普通声纹记录。所述人卡分离场景可以包括：一卡多人和一人多卡等情况。
96.其中，所述一卡多人的情况具体为在同一个用户标识下匹配次数大于第一阈值的声纹特征的数量超过第二阈值的情况，此时，可将所述用户标识确定为属于一卡多人的情况，并在具有该用户标识的普通声纹记录中标记人卡分离场景标签。
97.所述一人多卡的情况具体为在相同的声纹特征下匹配次数大于第三阈值的用户标识的数量超过第四阈值的情况，此时，可将所述声纹特征对应的用户标识确定为属于一人多卡的情况，并在具有该声纹特征的普通声纹记录中标记人卡分离场景。相关联的普通声纹记录可认为具有相同的声纹特征。
98.所述涉诈分析模块还可以用于将标记了诈骗标签和/或人卡分离场景标签的声纹记录上报给预设的预警系统或者外部反诈系统，用于增加外部反诈系统数据来源和诈骗分析的准确度。
99.在一种实施方式中，所述涉诈分析模块，还可以通过导入外部反诈系统提供的高风险用户号码、外部用户标签等信息，增加分析的准确性。
100.基于上述实施例，所述方法还包括：
101.获取涉诈的用户标识或语音数据，作为新的涉诈声纹记录导入到涉诈声纹库中。
102.从所述声纹库中筛选出与所述涉诈的用户标识或语音数据相匹配的声纹记录并标记所述诈骗标签，从普通声纹库中筛选出具有所述涉诈的用户标识的普通声纹记录或具有与涉诈的语音数据相同的声纹记录的普通声纹记录，并在筛选出的普通声纹记录中标记诈骗标签，导入到涉诈声纹库中。
103.如图3所示，所述用于执行所述如上所述的基于声纹技术的诈骗的服务器可以包括：声纹采集模块301、语音采集模块302、声纹识别比对模块303、普通声纹库304、涉诈声纹库305和涉诈分析模块306，所述涉诈分析模块306还连接预警系统307、外部反诈系统308和外部数据模块309。
104.由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过在未标记诈骗标签的声纹记录满足预设条件的情况下，在所述未标记诈骗标签的声纹记录中标记人卡分离场景标签。通过本发明实施例，实现了对诈骗信息的快速识别，提高诈骗识别的准确性。
105.对应上述实施例提供的基于声纹技术的诈骗识别方法，基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种基于声纹技术的诈骗识别装置，图4为本发明实施例提供的基于声纹技术的诈骗识别装置的模块组成示意图，该基于声纹技术的诈骗识别装置用于执行图1至图2描述的基于声纹技术的诈骗识别方法，如图4所示，该基于声纹技术的诈骗识别装置包括：采集单元401、匹配单元402和识别单元403。
106.所述采集单元401用于获取待匹配的语音信息，所述语音信息包括：用户标识和语
音数据；所述匹配单元402用于分别基于用户标识和/或语音数据，从声纹库中查找与所述语音信息相匹配的声纹记录；所述识别单元403用于若与所述语音信息相匹配的声纹记录中存在诈骗标签，则确定所述待匹配的语音信息为诈骗信息。
107.进一步地，所述采集单元用于采集语音通话过程中的信令消息和语音包，通过对信令消息和语音包的解析得到待匹配的语音信息。
108.由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过获取待匹配的语音信息，所述语音信息包括：用户标识和语音数据；分别基于用户标识和/或语音数据，从声纹库中查找与所述语音信息相匹配的声纹记录；若与所述语音信息相匹配的声纹记录中存在诈骗标签，则确定所述待匹配的语音信息为诈骗信息。通过本发明实施例，实现了对诈骗信息的简单、快速识别，提高了诈骗识别的时效性。
109.进一步地，所述匹配单元用于：
110.从所述声纹库中筛选出与所述语音信息具有相同用户标识的声纹记录作为待匹配的声纹记录；
111.通过预设的语音匹配方法，将所述语音信息的语音数据的声纹特征与各待匹配的声纹记录的语音数据的声纹特征进行比对；
112.若未匹配到与所述语音信息的语音数据具有相同声纹特征的待匹配的声纹记录，则根据所述语音信息在所述声纹库中增加新的声纹记录，并将所述新的声纹记录的语音数据的声纹特征与所述声纹库中其它声纹记录的语音数据的声纹特征进行比对；
113.将与所述新的声纹记录具有相同声纹特征的其他声纹记录作为与所述语音信息相匹配的声纹记录，并与所述新的声纹记录进行关联。
114.进一步地，所述声纹记录包括匹配次数，所述匹配单元还用于在确定所述待匹配的声纹记录具有与所述语音信息的语音数据相同的声纹特征的情况下，将所述待匹配的声纹记录的匹配次数加1。
115.由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过分别基于用户标识和语音数据，将语音信息与声纹记录进行匹配，并根据匹配结果进行相应的处理。通过本发明实施例，实现了对诈骗信息的快速识别，提高了诈骗识别的时效性，并对匹配结果进行准确记录。
116.进一步地，所述识别单元还用于：
117.在未标记诈骗标签的声纹记录满足预设条件的情况下，在所述未标记诈骗标签的声纹记录中标记人卡分离场景标签；
118.其中，所述预设条件包括以下至少一条：
119.相同用户标识下匹配次数大于第一阈值的声纹记录的数量超过第二阈值；
120.相关联的声纹记录中匹配次数大于第三阈值的声纹记录的数量超过第四阈值。
121.进一步地，所述采集单元还用于获取涉诈的用户标识或语音数据；
122.所述识别单元还用于从所述声纹库中筛选出与所述涉诈的用户标识或语音数据相匹配的声纹记录并标记所述诈骗标签。
123.由以上本发明实施例提供的技术方案可见，本发明实施例通过在未标记诈骗标签的声纹记录满足预设条件的情况下，在所述未标记诈骗标签的声纹记录中标记人卡分离场景标签。通过本发明实施例，实现了对诈骗信息的快速识别，提高诈骗识别的准确性。
124.本发明实施例提供的基于声纹技术的诈骗识别装置能够实现上述基于声纹技术的诈骗识别方法对应的实施例中的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
125.需要说明的是，本发明实施例提供的基于声纹技术的诈骗识别装置与本发明实施例提供的基于声纹技术的诈骗识别方法基于同一发明构思，因此该实施例的具体实施可以参见前述基于声纹技术的诈骗识别方法的实施，重复之处不再赘述。
126.对应上述实施例提供的基于声纹技术的诈骗识别方法，基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备用于执行上述的基于声纹技术的诈骗识别方法，图5为实现本发明各个实施例的一种电子设备的结构示意图，如图5所示。电子设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器501和存储器502，存储器502中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器502可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器502的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对电子设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器501可以设置为与存储器502通信，在电子设备上执行存储器502中的一系列计算机可执行指令。电子设备还可以包括一个或一个以上电源503，一个或一个以上有线或无线网络接口504，一个或一个以上输入输出接口505，一个或一个以上键盘506。
127.具体在本实施例中，电子设备包括有处理器、通信接口、存储器和通信总线；其中，所述处理器、所述通信接口以及所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存放计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序，实现以下方法步骤：
128.获取待匹配的语音信息，所述语音信息包括：用户标识和语音数据；
129.分别基于用户标识和/或语音数据，从声纹库中查找与所述语音信息相匹配的声纹记录；
130.若与所述语音信息相匹配的声纹记录中存在诈骗标签，则确定所述待匹配的语音信息为诈骗信息。
131.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下方法步骤：
132.获取待匹配的语音信息，所述语音信息包括：用户标识和语音数据；
133.分别基于用户标识和/或语音数据，从声纹库中查找与所述语音信息相匹配的声纹记录；
134.若与所述语音信息相匹配的声纹记录中存在诈骗标签，则确定所述待匹配的语音信息为诈骗信息。
135.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
136.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产
生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
137.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
138.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
139.在一个典型的配置中，电子设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
140.内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。内存是计算机可读介质的示例。
141.计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
142.还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
143.本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、装置或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
144.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。