一种识别恶意语音信息的方法、装置、介质和设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种识别恶意语音信息的方法，包括采集被监控群组的实时会话数据，当被监控群组中存在会话人员的情绪曲线与被监控群组的情绪曲线的偏差大于预设偏差值时，将会话人员作为重点监控人员；得到重点监控人员的声纹特征信息和语料特征信息；根据预设安全规则，对重点监控人员的声纹特征信息和语料特征信息进行安全检查，确定重点监控人员的声纹特征信息和语料特征信息中是否包含恶意信息或恶意语气。本发明专利技术实现了对微信群中的语音信息进行恶意信息的识别，以及对利用微信群进行恐吓威胁等行为的识别，保护了微信群的安全。本发明专利技术还涉及一种识别恶意语音信息的装置、一种存储介质和设备。储介质和设备。储介质和设备。

【技术实现步骤摘要】
一种识别恶意语音信息的方法、装置、介质和设备


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种识别恶意语音信息的方法、装置、介质和设备。

技术介绍

[0002]随着移动互联网的发展，移动端日渐成为人与人交流的平台，特别是近几年来聊天软件以及网络建设的飞速发展，网络的成本也越来越低，用户之间的沟通方式也由传统的短信/电话向微信等主流的聊天软件过渡，导致现在发消息的成本基本为零，与此同时恶意信息包括各种恶意营销信息，骚扰信息等也充斥着整个网络。以微信为例，微信群内的各种语音信息就是用户向群或者个人发送含有恶意信息的消息。如何识别这些恶意信息是目前亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供将GeoJSON数据格式转换为三维GLB格式的方法、装置、介质和设备。
[0004]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
[0005]一种识别恶意语音信息的方法，所述方法包括：
[0006]采集被监控群组的实时会话数据，并基于所述实时会话数据，绘制所述被监本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种识别恶意语音信息的方法，其特征在于，所述方法包括：采集被监控群组的实时会话数据，并基于所述实时会话数据，绘制所述被监控群组的情绪曲线；按照参与会话人员将所述实时会话数据进行拆分，得到每一个所述参与会话人员的会话数据，基于各所述会话人员的会话数据，绘制所述会话人员的情绪曲线；当所述被监控群组中存在会话人员的情绪曲线与所述被监控群组的情绪曲线的偏差大于预设偏差值时，将所述会话人员作为重点监控人员；对所述重点监控人员的会话数据进行声纹特征识别，得到所述重点监控人员的声纹特征信息，并利用预置算法从所述重点监控人员的会话数据中抽取语料特征信息；根据预设安全规则，对所述重点监控人员的声纹特征信息和所述语料特征信息进行安全检查，确定所述重点监控人员的声纹特征信息和所述语料特征信息中是否包含恶意信息或恶意语气，其中所述预设安全规则中包括文字和语气中至少一种类型的规则。2.根据权利要求1所述的识别恶意语音信息的方法，其特征在于，所述基于所述实时会话数据，绘制所述被监控群组的情绪曲线，具体包括：按照所述实时会话数据的时间顺序，对所述实时会话数据进行语调识别，根据所述语调识别结果，确定所述实时会话数据中的情绪状态，所述情绪状态包括平静、高兴、难过、生气和害怕，根据所述情绪状态，按照所述实时会话数据的时间顺序绘制所述被监控群组的情绪曲线，其中分别设置所述情绪状态中的各个状态的预设值。3.根据权利要求2所述的识别恶意语音信息的方法，其特征在于，所述基于各所述会话人员的会话数据，绘制所述会话人员的情绪曲线，具体包括：按照所述实时会话数据的时间顺序，对所述会话人员的实时会话数据进行语调识别，根据所述语调识别结果，确定所述实时会话数据中的情绪状态，所述情绪状态包括平静、高兴、难过、生气和害怕，根据所述情绪状态，按照所述实时会话数据的时间顺序绘制所述会话人员的情绪曲线。4.根据权利要求3所述的识别恶意语音信息的方法，其特征在于，所述当所述被监控群组中存在会话人员的情绪曲线与所述被监控群组的情绪曲线的偏差大于预设偏差值时，将所述会话人员作为重点监控人员，具体包括：将所述被监控群组中存在会话人员的情绪曲线与所述被监控群组的情绪曲线进行偏差比较，得到时序偏差数据；判断所述时序偏差数据中是否有大于预设偏差值的偏差数据；若是，则将所述会话人员作为重点监控人员。5.根据权利要求4所述的识别恶意语音信息的方法，其特征在于，所述对所述重点监控人员的会话数据进行声纹特征识别，得到所述重点监控人员的声纹特征信息，并利用预置算法从所述重点监控人员的会话数据中抽取语料特征信息，具体包括：利用已建立的声纹模型对所述重点监控人员的会话数据进行声纹识...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴昌明，管彦杰，
申请(专利权)人：中国人民公安大学，
类型：发明
国别省市：