核心价值

技术领先

与世界领先的麻省理工（MIT）实验室合

作，独创的融合算法模型，识别文本相关精

确度达99.8%，文本无关精准度达99.1%

安全可靠

声纹活体验证，快速分辨真人说话声音与

录音的区别;声纹特征和说话内容双重

验证，进一步增强安全可靠性

稳定兼容

支持跨平台、跨信道应用，更支持多

种方式快速接入

应用场景

金融行业身份校验

帮助电话客服人员快速对来电客户身份识

别，可无感知防控欺诈、套现、账户盗窃等

事件，在提升安全等级的同时可为客户

提供友好的个性化服务。

公共安防领域

通过领先的声纹识别和声纹大数据技术进行

反恐、刑事案件侦破、反电信诈骗、身份

查询与核验，助力公安构建和强化安全

的社会公众环境，有效降低犯罪比例。

智能家居

家居操控： 根据个人属性个性化地提供服务

内容，为不同家庭成员提供不同服务内容。

家居安全：声纹校验家庭成员身份，有

效管控各类家电开关权限。

技术专利

互联网技术领域

公开号: CN107610708A

标题：识别声纹的方法及设备

摘要：本发明提供了一种识别声纹的方法及设备。该方法包括：建立并训练通用识别模型，所述通用识别模型用于表示预设通信媒介下语音特征的分布；获取所述预设通信媒介下的语音数据；根据所述语音数据构建对应的所述声纹向量；根据所述通用识别模型确定所述声纹向量对应的所述声纹特征。本发明通过构建和训练通用识别模型对语音数据进行处理，得到对应的声纹向量，从而确定声纹特征，并根据声纹特征识别发出声音的人，由于通用识别模型不限制声音的内容，因此使本声纹识别的使用比较灵活，增多了声纹识别的使用场景。

身份技术领域

公开号：CN107610707A

标题：一种声纹识别方法及装置

摘要：提供了一种声纹识别方法及装置。包括：对输入的语音进行预处理，获取语音中的有效语音；提取语音的MFCC声学特征，输出包含MFCC维度及语音分帧数的第一和第二特征矩阵；构建长短时递归神经网络模型，并将第一特征矩阵作为输入；利用神经网络模型的训练参数及语音的说话人特征训练特征提取矩阵，每个特征提取矩阵对应一个说话人模型；选取出匹配第二特征矩阵的说话人模型，所述匹配的说话人模型对应的说话人输出为声纹识别结果。本发明采用监督学习的方式来训练声纹背景模型，能够从训练语音中挖掘出更合适的声学特征，从而能够更准确地辨别说话人的差异性特征，学习到鲁棒性更强的说话人模型，获取更好的声纹识别效果。

通用技术领域

公开号：CN106847292A

标题：声纹识别方法及装置

摘要：一种声纹识别方法及装置。该声纹识别方法包括：客户端采集用户的测试语音，并向后台服务器发送语音识别请求，语音识别请求包括用户ID和所述测试语音；后台服务器接收语音识别请求，采用消息队列和异步机制确定待处理语音识别请求；后台服务器获取与待处理语音识别请求的用户ID相对应的目标声纹特征，并获取与待处理语音识别请求的测试语音相对应的测试声纹特征；后台服务器根据述目标声纹特征和测试声纹特征判断是否对应同一用户，并向客户端输出判断结果；客户端接收并显示判断结果。本发明所提供的声纹识别方法及装置，可达到快速语音识别效果，提高语音识别效率。

技术原理

功能服务

文本相关验证

要求按照指示，说出与屏幕相同的数字或语句；所读内容与屏幕内容不一致，验证失败，防止录音二次闯入；所读内容与屏幕一致，则根据注册语音、阀值、参数等多方面确定用户是否与注册用户为同一人，匹配，显示验证成功；不匹配，验证失败。主要分为随机数字、固定数字和固定文本三类。

文本无关验证

要求用户语音验证长度达到验证标准。时间长度不达标，无法进行验证；长度达标，则根据注册语音、阀值、参数等多方面确定用户是否与注册用户为同一人，匹配，显示验证成功；不匹配，验证失败。