【技术实现步骤摘要】
基于声纹识别的安全门的控制方法和装置
本专利技术涉及安防
，特别涉及一种基于声纹识别的安全门的控制方法和装置。
技术介绍
银行金库是银行的重点区域，储存有大量贵重物品，金库的物品被盗或被抢将给银行带来巨大损失。为了保护金库内物品的安全，现有银行多采用密码锁的方式控制金库的安全门。然而，在某些高风险场景中(例如，发生暴力犯罪事件时)持有金库安全门密码的管理员可能会被胁迫打开安全门，现有的密码锁无法识别这类场景，一旦管理员输入了正确的密码安全门就会开启，导致金库内的财物失窃。
技术实现思路
基于上述现有技术的缺点，本专利技术提供一种基于声纹识别的安全门的控制方法和装置，以提供一种能够识别高风险场景并在高风险场景下自动控制金库的安全门的控制方案。本专利技术第一方面提供一种基于声纹识别的安全门的控制方法，包括：在用户输入银行金库的安全门的开启密码后，采集用户的语音信息；提取所述语音信息的声纹特征；利用风险预测网络处理所述声纹特征，得到所述声纹特征的预估风险等级；其中，...
【技术保护点】
1.一种基于声纹识别的安全门的控制方法，其特征在于，包括：/n在用户输入银行金库的安全门的开启密码后，采集用户的语音信息；/n提取所述语音信息的声纹特征；/n利用风险预测网络处理所述声纹特征，得到所述声纹特征的预估风险等级；其中，所述风险预测网络是，利用样本数据集预先训练得到的反向传播神经网络；所述样本数据集的每一个样本数据，均包括声纹特征和所述声纹特征对应的实际风险等级；/n若所述声纹特征的预估风险等级为低风险，且用户输入的开启密码通过密码校验，控制银行金库的安全门开启；/n若所述声纹特征的预估风险等级为高风险，控制所述银行金库的安全门关闭。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于声纹识别的安全门的控制方法，其特征在于，包括：
在用户输入银行金库的安全门的开启密码后，采集用户的语音信息；
提取所述语音信息的声纹特征；
利用风险预测网络处理所述声纹特征，得到所述声纹特征的预估风险等级；其中，所述风险预测网络是，利用样本数据集预先训练得到的反向传播神经网络；所述样本数据集的每一个样本数据，均包括声纹特征和所述声纹特征对应的实际风险等级；
若所述声纹特征的预估风险等级为低风险，且用户输入的开启密码通过密码校验，控制银行金库的安全门开启；
若所述声纹特征的预估风险等级为高风险，控制所述银行金库的安全门关闭。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述在用户输入银行金库的安全门的开启密码后，采集用户的语音信息之前，还包括：
在用户输入银行金库的安全门的开启密码后，输出第一提示信息；其中，所述第一提示信息用于提示用户提供与所述第一提示信息匹配的语音信息；
其中，所述采集用户的语音信息，包括：
采集用户提供的，与所述第一提示信息匹配的语音信息。
3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述若所述声纹特征的预估风险等级为低风险，且用户输入的开启密码通过密码校验，控制银行金库的安全门开启，包括：
若所述声纹特征的预估风险等级为低风险，比较所述用户输入的开启密码和预设的所述银行金库的标准密码；
若所述用户输入的开启密码和所述银行金库的标准密码一致，确定所述用户输入的开启密码通过密码校验，并控制所述银行金库的安全门开启。
4.根据权利要求1所述的管控方法，其特征在于，训练所述风险预测网络的方法，包括：
获取初始预测网络；其中，所述初始预测网络的参数利用遗传算法确定；
针对样本数据集的每一个样本数据，利用所述初始预测网络处理所述样本数据的声纹特征，得到所述样本数据的预估风险等级；
根据每一个所述样本数据的预估风险等级和所述样本数据的实际风险等级，计算所述初始预测网络的损失函数；
若所述初始预测网络的损失函数不满足收敛条件，更新所述初始预测网络的参数，返回执行所述针对样本数据集的每一个样本数据，利用所述初始预测网络处理所述样本数据的声纹特征，得到所述样本数据的预估风险等级；
若所述初始预测网络的损失函数满足收敛条件，将所述初始预测网络确定为风险预测网络。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的管控方法，其特征在于，所述若所述声纹特征的预估风险等级为高风险，控制所述银行金库的安全门关闭之后，还包括：
向授权终端发送授权请求，并接收所述授权终端的响应信息；
若所述授权终端的响应信息授权开启所述银行金库的安全门，且所述用户输入的开启密码通过密码校验，控制所述银行金库的安全门开启；
若所述授权终端的响应信息授权关闭所述银行金库的安全门，控制所述银行金库的安全门关闭。
6.一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄文强，季蕴青，张懂，胡玮，易念，胡传杰，浮晨琪，胡路苹，黄雅楠，李蚌蚌，申亚坤，王畅畅，徐晨敏，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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