基于通话回声延迟的欺诈电话识别方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术涉及了一种基于通话回声延迟的欺诈电话识别方法、系统及介质，一种基于通话回声延迟的欺诈电话识别方法，包括：在对话的第一端通过扬声器播放预设的远端参考信号，并发送给对话的第一端的麦克风；获取对话的所述第二端的麦克风采集的近端信号，所述近端信号包括所述远端参考信号的回声信号，环境噪音以及麦克风采集的近端说话人的语音信号；基于所述近端信号与所述远端参考信号，计算所述回声时延；确定所述回声时延与来电显示所述第一端归属地到所述第二端的距离信息不符，则识别为疑似欺诈电话。相比于现有技术，本发明专利技术识别疑似欺诈电话效率高、响应快、成本低廉、易于实施，达到了应用的要求。达到了应用的要求。达到了应用的要求。

【技术实现步骤摘要】
基于通话回声延迟的欺诈电话识别方法、系统及介质


[0001]本专利技术涉及通信技术和欺诈电话识别领域。尤其涉及一种基于通话回声延迟的欺诈电话识别方法、系统及介质。

技术介绍

[0002]随着通信技术的快速进步，传统语音服务正逐渐转向支持VoLTE语音的IMS(IP Multimedia Subsystem，IP多媒体系统)网络和VoIP(Voice over internet Protocl，基于IP的语音传输)转移。这种发展促进了基于分组交换的VOIP网络电话的广泛使用。然而，由于IP电话网关对主叫方号码的验证不够充分，导致对于改号呼叫难以辨认，并且难以追踪境外呼叫，这为不法分子实施电信欺诈提供了机会。近年来，电信网络欺诈不断增加，人民群众的财产蒙受巨大损失威胁社会稳定。
[0003][0004]目前识别欺诈电话的技术主要集中在如下几种：技术一：基于呼叫号码黑名单的识别技术，具体包括如下：
[0005](1)主叫号码的呼叫频次：对于同一主叫号码在短时间内频繁呼叫被叫号码的情况，可以视为疑似欺诈电话，将该号码加入黑名单中。
[0006](2)主叫号码的接通率：对于同一主叫号码在多次呼叫后几乎没有接通率的情况，也可以视为疑似欺诈电话，将该号码加入黑名单中。
[0007](3)被叫离散度：对于同一主叫号码呼叫多个不相关的被叫号码，或被叫号码频繁更换的情况，可以视为疑似欺诈电话，将该号码加入黑名单中。
[0008](4)用户标识或投诉：根据用户反馈或投诉，建立疑似号码黑名单，将用户反馈或投诉的号码加入黑名单中。
[0009]当疑似号码被加入黑名单后，网络交换机将其加载到黑名单列表中，并在呼叫时进行匹配，如果匹配成功，则会自动拦截来电并向被叫用户发送语音、短信或USSD(Unstructured Supplementary Service Data)提醒消息。
[0010]然而，对于改号呼叫，该技术方案几乎无效，因为欺诈者可以通过改变呼叫号码来避开黑名单的拦截，因此，该方案需要与其他技术方案结合使用以提高识别欺诈电话的准确率和效率。
[0011]技术二：基于语音识别和语义分析的识别技术。
[0012]基于语音识别的技术或基于语义分析的技术，此类技术需要对通话进行录音，或进行语音样本库进行比对，或进行语音文本转写，并检索关键字和关键数字进行语义匹配，这需要部署大容量语音识别设备，在运行中不能影响现网的正常运行，技术实现复杂，成本高，且识别率取决于训练数据的数量，由于欺诈电话的数量相对较少，收集足够的欺诈电话数据用于训练模型是一项具有挑战性的任务。
[0013]此外，还存在在多音字或方言等语言差异较大的情况下，可能存在误判的情况，以及大量收集电话数据会涉及个人隐私的问题。
[0014]技术三：基于机器学习的识别技术。常用的机器学习模型分为有监督、半监督和无监督，比较具有代表性的应用在反欺诈领域较多的有Light GBM、聚类模型、孤立森林等，这类模型簇的特点就是具有比较可观的识别率，效果往往比技术一和技术二所述方法效果更好，效率更高。
[0015]但该类研究集中在对用户通话行为、特征的分析及归纳上，需要大量的专家经验积累、更高的计算能力，还需要大量的数据来训练模型，但计算结果可解释性较弱，集成树模型能够得到整体维度的特征重要权重，但无法得到样本级别的特征权重，无法提供具体到个人对应每一个选出特征的可解释原因，而无法得知具体哪些特征对判断具体的单个用户是否欺诈起到了多大的影响。
[0016]现有电信欺诈检测手段中，对较为显著欺诈特征的行为可以起到较好的识别效果，但大量隐蔽性更强、特征不显著、手法较新的电话欺诈的出现，比如在欺诈号码任意改号等场景中，上述方法效果将难以保证。此外对欺诈人自身以及欺诈套路特征的研究还有待进一步探索。这些都给电信欺诈检测工作带来了巨大挑战，需要综合运用多种技术和方法，并根据实际情况进行调整和优化。
[0017]近年来，由于国家对国内电信欺诈的打击力度加强，犯罪团伙将欺诈电话的拨打地点转移到境外，以避免国内执法机关的查处。为使欺诈活动更具迷惑性，犯罪分子利用GOIP(Gsm Over Internet Protocol)和VOIP设备在国内进行电话转接，伪装成国内号码来实施欺诈活动。这种欺诈电话通话路程长且需要多次转接，会导致其通话过程端到端延迟时间长、通话质量差，话务和声学特征与真实的国内电话不同。但目前的通信协议无法准确反映这种多次转接电话的端到端延迟，即使是支持RTP/RTCP协议的VoLTE和VoNR，虽然会对通话延迟进行计算，但由于多次转接电话时(欺诈电话的特征)，RTCP Round Trip Delay会重新计算，所以无法计算端到端延迟，因此，亟需通过计算端到端延迟实现对异常来电的检测和判定。

技术实现思路

[0018]本专利技术提供一种基于通话回声延迟的欺诈电话识别方法、系统及介质，以解决现有的识别电话是境外欺诈电话识别时效性和有效率低下的问题。
[0019]为实现上述目的，第一方面，本专利技术提供一种基于通话回声延迟的欺诈电话识别方法，包括：
[0020]在对话的第一端通过扬声器播放预设的远端参考信号，并发送给对话的第一端的麦克风；
[0021]获取对话的所述第二端的麦克风采集的近端信号，所述近端信号包括所述远端参考信号的回声信号，环境噪音以及麦克风采集的近端说话人的语音信号；
[0022]基于所述近端信号与所述远端参考信号，计算所述回声时延；
[0023]确定所述回声时延与来电显示所述第一端归属地到所述第二端的距离信息不符，则识别为疑似欺诈电话。
[0024]优选的，所述确定所述回声时延与来电显示所述第一端归属地到所述第二端的距离信息不符，则识别为疑似欺诈电话，具体为：
[0025]基于通话时延试验建立回声延迟图谱，所述回声延迟图谱中包括通话距离对应的
回声时延范围；
[0026]基于所述回声时延对照所述回声延迟图谱获得对应的通话距离信息；
[0027]确定来电显示所述第一端归属地到所述第二端的距离信息与所述回声延迟对应的延迟图谱中的通话距离信息的相差值多于来电显示对应距离信息的预设百分比，则识别为疑似欺诈电话，其中所述预设百分比大于等于30％。
[0028]优选的，所述基于所述近端信号与所述远端参考信号，计算所述回声时延之前，还包括：
[0029]所述第二端的声音引擎对所述近端信号进行回声消除得到回声消除信号，将所述回声消除信号进行编码，编码后的所述回声消除信号发送到所述第一端。
[0030]优选的，所述第二端的声音引擎对所述近端信号进行回声消除得到回声消除信号，具体包括：
[0031]将所述通话信号通过滤波算法和傅立叶变换，将所述近端信号与所述回声信号分离，得到回声消除信号；
[0032]所述基于所述近端信号与所述远端参考信号，计算所述回声时延，具体包括：基于所述回声信号与所述远端参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于通话回声延迟的欺诈电话识别方法，其特征在于，包括：在对话的第一端通过扬声器播放预设的远端参考信号，并发送给对话的第一端的麦克风；获取对话的所述第二端的麦克风采集的近端信号，所述近端信号包括所述远端参考信号的回声信号，环境噪音以及麦克风采集的近端说话人的语音信号；基于所述近端信号与所述远端参考信号，计算所述回声时延；确定所述回声时延与来电显示所述第一端归属地到所述第二端的距离信息不符，则识别为疑似欺诈电话。2.根据权利要求1所述的一种基于通话回声延迟的欺诈电话识别方法，其特征在于，所述确定所述回声时延与来电显示所述第一端归属地到所述第二端的距离信息不符，则识别为疑似欺诈电话，具体为：基于通话时延试验建立回声延迟图谱，所述回声延迟图谱中包括通话距离对应的回声时延范围；基于所述回声时延对照所述回声延迟图谱获得对应的通话距离信息；确定来电显示所述第一端归属地到所述第二端的距离信息与所述回声延迟对应的延迟图谱中的通话距离信息的相差值多于来电显示对应距离信息的预设百分比，则识别为疑似欺诈电话，其中所述预设百分比大于等于30％。3.根据权利要求1所述的一种基于通话回声延迟的欺诈电话识别方法，其特征在于，所述基于所述近端信号与所述远端参考信号，计算所述回声时延之前，还包括：所述第二端的声音引擎对所述近端信号进行回声消除得到回声消除信号，将所述回声消除信号进行编码，编码后的所述回声消除信号发送到所述第一端。4.根据权利要求3所述的一种基于通话回声延迟的欺诈电话识别方法，其特征在于，所述第二端的声音引擎对所述近端信号进行回声消除得到回声消除信号，具体包括：将所述通话信号通过滤波算法和傅立叶变换，将所述近端信号与所述回声信号分离，得到回声消除信号；所述基于所述近端信号与所述远端参考信号，计算所述回声时延，具体包括：基于所述回声信号与所述远端参考信号，计算出回声时延。5.根据权利要求1所述的一种基于通话回声延迟的欺诈电话识别方法，其特征在于，基于所述近端信号与所述远端参考信号，计算所述回声时延，具体包括：使用交叉相关函数来计算信号之间的相似度，通过比较所述近端信号与所述远端参考信号之间的相关性，找到它们之间的最大交叉相关峰值，确定时延；或通过互相关函数法，计算所述近端信号与所述远端参考信号的傅里叶变换...

【专利技术属性】
技术研发人员：史明，卢适，邓越萍，安政，王金策，郭琦，王纪程，薛芳芳，袁若兰，
申请(专利权)人：山西能源学院，
类型：发明
国别省市：