(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210097058.7 (22)申请日 2022.01.27 (71)申请人 浙江大学 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘 路866号 (72)发明人 林峰　舒章磊　王章森　许文曜　 任奎　 (74)专利代理 机构 杭州中成专利事务所有限公 司 33212 专利代理师 周世骏 (51)Int.Cl. G10L 17/02(2013.01) G10L 17/20(2013.01) G10L 25/24(2013.01) G10L 25/12(2013.01)G10L 25/03(2013.01) H04L 9/32(2006.01) (54)发明名称 一种基于指纹声 波的身份认证方法及系统 (57)摘要 本发明涉及指纹识别技术， 旨在提供一种基 于指纹声波的身份认证方法及系统。 包括步骤： 用户将手指的指腹放在摩擦材料上， 在其表面滑 动多次， 麦克风录制手指活动过程中的摩擦声 音； 对采集到的声音信号进行降噪处理， 截取去 噪后的滑动摩擦音频信号； 对截 取的音频信号进 行特征提取， 获得基于指纹特征的三级音频特 征； 利用集成分类学习方法， 以多个分类器对提 取到的音频特征进行融合、 分类与预测； 根据权 重对预测结果投票， 得到用户身份认证结果， 加 认证结果进行存储。 本发明能确保指纹认证只能 基于现场活体识别， 在保护用户隐私的同时极大 增强了安全性； 只需麦克风就能获取到用户的指 纹信息， 可最大程度节省硬件成本和空间， 具有 很好的工业应用前 景。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114550727 A 2022.05.27 CN 114550727 A 1.一种基于指纹声 波的身份认证方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： (1)用户将手指的指腹放在摩擦材料上， 在其表面滑动多次， 麦克风录制手指活动过程 中的摩擦 声音； (2)对采集到的声 音信号进行降噪处 理， 截取去噪后的滑动摩擦 音频信号； (3)对截取的音频信号进行 特征提取， 获得基于指纹特 征的三级 音频特征； (4)利用集成分类学习方法， 以多个分类器对提取到的音频特征进行融合、 分类与预 测； 根据权 重对预测结果投票， 得到用户身份认证结果， 加认证结果进行存 储。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 该 方法进一 步包括： (5)重复执行步骤(1) ‑(4)， 并将新的认证结果与已存储的认证结果进行比对； 如比对 结果一致， 则给出通过权限认证的提 示信号。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在首次执行步骤(1)时， 在不同方向上多次 滑动手指， 以采集指纹在不同方向上进行滑动摩擦的音频 特征。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 步骤(2)中所述降噪处理是指滤除低频无 效声音和去除环境噪声； 首先以高通滤波器滤除指定的低频段声音， 然后采用多频段谱减 法降噪， 最后以小 波变换方法消除残余噪声。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 步骤(2)中所述截取音频信号具体包括： 以 双门限法通过音频的短时能量与过零率 获得摩擦声音的端点， 然后通过基于隐马尔科夫模 型的自适应检测技术预测用户指尖的粗糙度， 优化检测滑动摩擦的阈值； 最后对分帧后的 声学信号进行离 散傅里叶变换处 理， 得到最佳的音频信号。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 步骤(3)中所述三级音频特征包括： 一级指 纹声波特征、 二级指纹声波特征和三级指纹声波 特征； 其中， 一级指纹声波特征是基于指纹 宏观细节产生的， 包括音频信号的频谱平坦度、 频谱通量、 频谱 峰度、 频谱偏斜度和频谱斜 率； 二级指纹声波 特征是基于指纹细节点产生的， 包括音频信号的梅尔频率倒谱系数、 线性 预测倒谱系数和相对频谱感知线性预测系数； 三级指纹声波 特征是对滑动摩擦的音频信号 进行短时傅里叶变换处 理后提取到的， 包括线性预测系数、 线性频谱频率和对数 滤波器组。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 步骤(4)中所述多个分类器 中， 至少包括最 近邻居法、 梯度提升树、 支持向量机、 逻辑回归和线性判别分析这五个分类 器。 8.一种用于实现权利要求1所述方法的基于指纹声波的身份认证系统， 其特征在于， 包 括： 声波指纹采集模块， 至少包括麦克风、 摩擦材料和运算处理器， 用于采集用户手指在摩 擦材料表面滑动时产生的声 音信号； 降噪模块， 用于滤除低频 无效声音， 去除环境噪声； 摩擦检测模块， 用于从声 音信号中截取滑动摩擦的音频信号； 特征提取模块， 用于从音频信号中提取 出与指纹相关的音频 特征； 分类识别模块， 使用集成学习方法， 以多个分类器对提取的音频特征进行集成分类， 实 现用户身份认证。 9.根据权利要求8所述的系统， 其特征在于， 所述麦克风与运算处理器电连接， 后者内 置存储模块或电连接至存储模块； 所述降噪模块、 摩擦检测模块、 特征提取模块和分类识别 模块均内置 于运算处理器中。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114550727 A 210.根据权利要求8所述的系统， 其特征在于， 所述麦克风与运算处理器电连接， 后者内 置存储模块或电连接至存储模块； 运算处理器通过有线或无线通信方式连接至 云端的服务 器， 所述降噪模块、 摩擦检测模块、 特 征提取模块和分类识别模块均内置 于服务器中。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114550727 A 3