【技术实现步骤摘要】
语音验证方法和装置、存储介质及电子装置
本专利技术涉及计算机领域，具体而言，涉及一种语音验证方法和装置、存储介质及电子装置。
技术介绍
现有技术中，在很多场景下如账号登录、转账等多种场景中，都需要对目标对象进行验证，以验证执行操作的对象是否为机器人。现有技术提供了一种手段，通过获取目标对象朗读目标内容的声音，并使用模型识别声音，比对声音与目标内容是否匹配从而对目标对象进行验证。然而，上述过程中，由于模型识别朗读的数字的声音的准确度低，进一步造成验证目标对象的准确度低。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种语音验证方法和装置、存储介质及电子装置，以至少解决语音验证准确度低的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种语音验证方法，包括：获取目标对象朗读目标数字串所产生的目标语音；将上述目标语音输入到声学模型中，得到上述目标语音的多个识别结果与每一个识别结果的第一概率，其中，上述声学模型为使用第一训练样本与...
【技术保护点】
1.一种语音验证方法，其特征在于，包括：/n获取目标对象朗读目标数字串所产生的目标语音；/n将所述目标语音输入到声学模型中，得到所述目标语音的多个识别结果与每一个识别结果的第一概率，其中，所述声学模型为使用第一训练样本与第二训练样本进行训练得到的用于识别所述目标语音的模型，所述第一训练样本为朗读文本得到的样本，所述第二训练样本为朗读数字串得到的样本，所述第一概率用于指示所述识别结果与所述目标语音相同的可能性；/n计算所述多个识别结果中每一个所述识别结果的第二概率，其中，所述第二概率用于指示所述识别结果的语义理解程度；/n根据所述第一概率与所述第二概率确定出目标识别结果，其中...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种语音验证方法，其特征在于，包括：
获取目标对象朗读目标数字串所产生的目标语音；
将所述目标语音输入到声学模型中，得到所述目标语音的多个识别结果与每一个识别结果的第一概率，其中，所述声学模型为使用第一训练样本与第二训练样本进行训练得到的用于识别所述目标语音的模型，所述第一训练样本为朗读文本得到的样本，所述第二训练样本为朗读数字串得到的样本，所述第一概率用于指示所述识别结果与所述目标语音相同的可能性；
计算所述多个识别结果中每一个所述识别结果的第二概率，其中，所述第二概率用于指示所述识别结果的语义理解程度；
根据所述第一概率与所述第二概率确定出目标识别结果，其中，所述目标识别结果为所述第二概率小于预定阈值且所述第一概率最大的识别结果；
在所述目标识别结果与所述目标数字串相同的情况下，发送第一提示信息，其中，所述第一提示信息用于提示所述目标对象通过与所述目标数字串对应的验证。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述第一概率与所述第二概率确定出所述目标识别结果之后，所述方法还包括：
在所述目标识别结果与所述目标数字串不同的情况下，发送第二提示信息，其中，所述第二提示信息用于提示所述目标对象未通过与所述目标数字串对应的验证。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述目标语音输入到所述声学模型中之前，所述方法还包括：
获取所述第一训练样本与所述第二训练样本；
使用所述第一训练样本训练原始模型，直到训练次数达到预定次数或者所述原始模型的准确度达到第一准确度；
使用所述第二训练样本训练使用所述第一训练样本训练后的所述原始模型，得到所述声学模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述多个识别结果中每一个所述识别结果的第二概率，包括：
获取到所述多个识别结果；
使用目标语言模型计算所述多个识别结果中每一个所述识别结果的所述第二概率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在使用所述目标语言模型计算所述多个识别结果中每一个所述识别结果的所述第二概率之前，所述方法还包括：
使用第三训练样本训练第一语言模型，得到第二语言模型，其中，所述第三训练样本为文本样本；
使用第四训练样本训练所述第一语言模型，得到第三语言模型，其中，所述第四训练样本为数字串样本；
将训练后打的所述第二语言模型与所述第三语言模型合并为所述目标语言模型。
技术研发人员：袁有根，胡鹏飞，黄申，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，腾讯数码深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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