The invention discloses a self-learning method of an anti-fraud system based on voiceprint recognition and intention understanding technology, which is characterized by the following steps: S1: establishing a fraudster's voiceprint model library and a fraudster's intent model library; S2: renewal steps of the fraudster's voiceprint model library; and S3: a fraudster's intent model. Library update steps. The invention uses voiceprint early warning data to automatically accumulate training fraud text for intent understanding model; automatically adds fraudster voiceprint model library for intent understanding early warning data, and the two technical means complement each other to effectively solve the problem of false alarm of new fraudster during data accumulation and manual accumulation of training text for intent understanding model.
【技术实现步骤摘要】
基于声纹识别和意图理解技术的反诈骗系统的自学习方法
本专利技术涉及基于声纹识别和意图理解技术的反诈骗系统的自学习方法,属于通讯安全
技术介绍
随着诈骗分子的不断涌现,电话诈骗在国内产生了严重的影响,为了有效的打击电话诈骗,目前国内已有很多不同的诈骗电话检出方法,主要为基于电信运营商信令数据进行实时分析以及基于诈骗录音比对两条技术路线。其中基于信令的诈骗电话检出方法主要基于诈骗通话明显的通话特征,对于通话特征不明显的诈骗电话无法有效检出。而基于诈骗录音比对的诈骗电话检出方法依赖于预先建立的诈骗录音库,通过音频比对的技术检出诈骗听话,该方法主要针对录音型电话,对于自然人诈骗电话无能为力。利用智能语音处理方案预警时,随着诈骗分子的不断涌现,诈骗手段的持续更新,预先积累的诈骗人声纹库需要持续不断的更新,针对诈骗剧本的意图理解模型也要不断的优化,以适应不断变化的诈骗手段,因此我们需要建立学习系统,旨在通过对预警数据的分析,通过语音处理和意图模型训练的流程,向平台不断输入新的诈骗人声纹模型及优化后的意图理解模型,不断优化系统效果。现有的学习系统是基于对预警数据进行人工听音标注,由优化人员定期对预警数据进行处理分析,提取出符合系统注册标准的诈骗人声纹模型,并在已积累的诈骗剧本的基础上,更新线上意图理解模型。该方式有效地对线上的声纹及意图模型进行更新及优化,但该方案中声纹和意图是互相独立的模块,声纹模型处理流程是在积累了一定的数据量后,批量对其进行处理并注册上线,时效性不高,尤其对新的诈骗人声纹模型,无法及时对新发现的诈骗人声纹模型进行注册上线。意图模型处理流程 ...
【技术保护点】
1.基于声纹识别和意图理解技术的反诈骗系统的自学习方法,其特征在于,具体包括如下步骤:步骤SS1:建立诈骗人声纹模型库和诈骗人意图模型库;步骤SS2:诈骗人声纹模型库更新步骤;步骤SS3:诈骗人意图模型库更新步骤。
【技术特征摘要】
1.基于声纹识别和意图理解技术的反诈骗系统的自学习方法,其特征在于,具体包括如下步骤:步骤SS1:建立诈骗人声纹模型库和诈骗人意图模型库;步骤SS2:诈骗人声纹模型库更新步骤;步骤SS3:诈骗人意图模型库更新步骤。2.根据权利要求1所述的基于声纹识别和意图理解技术的反诈骗系统的自学习方法,其特征在于,所述步骤SS2中的所述诈骗人声纹模型库更新步骤具体包括:预警数据输入诈骗人意图模型库中,并与诈骗人意图模型库中的意图预警门限值进行比对,若超出预警门限...
【专利技术属性】
技术研发人员:张震,李鹏,黄远,高圣翔,谭昶,柳林,倪江帆,杜裕琴,罗雅赛,
申请(专利权)人:国家计算机网络与信息安全管理中心,讯飞智元信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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